Data analyst - e-comm - paris

Vous travaillez en lien direct avec le Data Science Manager et le Data Engineer, et au quotidien avec les équipes Produit, Tech et Customer Success. Vous serez aussi un contact privilégié de nos clients pour les sujets data. Votre cœur de métier est l’analyse et la valorisation de la donnée : explorer nos données, comprendre les comportements de nos utilisateurs, mesurer la performance de nos expériences, et fournir des recommandations actionnables aux équipes Produit, CS et à nos clients. L’implémentation et la maintenance du tracking sont déléguées à une agence partenaire à date. En revanche, vous devez avoir une culture tracking solide pour comprendre la donnée que vous manipulez, contribuer aux phases d’onboarding client (recette, validation), garantir la data quality, et débugger efficacement quand une métrique part de travers. Vos missions Analyse et valorisation de la donnée (cœur du poste) Explorer en profondeur nos données — y compris brutes — sur BigQuery pour identifier les frictions du parcours d’achat et les leviers d’optimisation. Produire les analyses de performance pour nos clients (business reviews, bilans, lecture d’A/B tests). Analyser les résultats de nos A/B tests, contribuer au design des tests à venir et à la roadmap d’expérimentation. Répondre aux besoins ad hoc des équipes (Produit, Tech, Sales, CS, Marketing) sur la donnée. Reporting & self-serve Concevoir et maintenir nos dashboards clients et internes (suivi de performance, monitoring, scorecards d’A/B tests). Définir, calculer et faire évoluer les KPI clés du produit et de l’activité. Outiller les équipes Customer Success et Sales pour qu’elles accèdent à la donnée en autonomie. Data quality & onboarding (en support) Participer aux phases d’onboarding client sur le volet data : recette de la donnée collectée, validation de la cohérence des événements, signalement des écarts à l’agence tracking. Surveiller la qualité de la donnée au quotidien, traiter les alertes de notre data quality pipeline (Soda Composer) et coordonner la résolution avec l’agence et le Data Engineer. Comprendre suffisamment GTM, GA4 et notre data layer pour qualifier précisément un problème de tracking avant de le passer à l’agence — pas pour l’implémenter vous-même. Architecture & culture data (en transverse) Contribuer, avec le Data Engineer, à l’évolution de nos modèles Silver / Gold sur BigQuery selon les besoins analytiques. Promouvoir la culture data en interne et accompagner la montée en compétences des équipes métier. Stack technique Cloud & data warehouse : GCP, BigQuery, Cloud Composer (Airflow) Analyse & transformation : SQL, Python, dbt (à venir) Tracking (à comprendre, pas à implémenter) : GTM, GA4, data layer, Tracking API interne Data quality : Soda, alerting Slack via bot interne BI / dataviz : Looker Studio, Tableau, dashboards custom AB Test: AB Tasty Collaboration : GitHub, Jira, Slack, Notion