🦊Analytics Engineer - Senior (CDI)

🫂 L’équipe & ton positionnement

Tu rejoins le RED (Research, Engineering & Development, 20+ personnes) et tu évolues au carrefour de la Data, du Produit, du commercial (SOS) et des clients. Ton rôle : faire passer la donnée d’Upply de « puissante mais brute » à « actionnable et livrée » — côté clients comme en interne.

🎯 Ta mission

Tu es l’interface entre nos données et leurs usages concrets.
Côté clients : tu conçois et tu opères les dashboards et les flux de données custom qui les connectent à Upply.
Côté interne : tu fais monter en gamme nos dashboards, et tu mets ta tête de data scientist au service du growth, du lead gen et du pilotage.

🫵 Tes responsabilités

1. Delivery data côté clients

• Concevoir, construire et maintenir les dashboards PowerBI livrés à nos clients custom.

• Mettre en place et opérer les flux de données automatisés entre les SI de nos clients et Upply (ingestion, mapping, ordonnancement, supervision, reprises sur erreur).

• Participer au cadrage, au suivi et à la restitution des projets clients custom, et être un point de contact data pour eux.

2. Modélisation & fiabilité de la donnée

• Construire des modèles de données propres, testés et documentés qui alimentent dashboards et flux (couche de transformation, semantic layer).

• Garantir la qualité de la donnée : tests, data contracts, monitoring des flux.

• Industrialiser et fiabiliser ce qui est aujourd’hui artisanal ou manuel.

3. Dashboards & analytics internes

• Faire évoluer et fiabiliser nos dashboards internes (Produit, Business, commercial).

• Définir et suivre les KPIs qui aident à piloter au quotidien.

4. Growth, lead gen & analyses

• Mener des analyses et construire des modèles légers sur le lead gen, le growth, le funnel, le scoring de prospects, la rétention…

• Transformer ces analyses en recommandations actionnables pour le commercial et le Produit.

5. Partage & collaboration

• Documenter tes dashboards, flux et modèles de données.

• Travailler en proximité avec la Data Science (modèles), les Data Engineers (pipelines cœur), le Produit et le commercial.