Ingénieur analytics – Finance et modélisation

Emploi pas sur LinkedIn

🔥 il y a 12 heures

🇫🇷 France – Télétravail

💵 €55 000 - €70 000 / an

⏰ Temps Plein

🟡 Intermédiaire

🟠 Senior

📊 Ingénieur Analytics

👻 Score fantôme 0%

Ce que ça veut dire : la probabilité que cette offre reste ouverte sans recrutement actif.Comment le lire : 60 % ou plus, on pense que c'est une offre fantôme. Un score plus bas est moins inquiétant.Comment on la calcule : ancienneté, republications, postes ouverts vs taille de l'équipe, rapidité de clôture, et si le salaire est indiqué.À noter : une estimation à partir de données publiques, pas un jugement sur l'entreprise. De vraies offres peuvent avoir un score élevé, alors prenez-le comme un indice, pas comme un fait.

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In Tandem

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51 - 200 employés

👥 B2C

☁️ SaaS

⚡ Productivité

B2C • SaaS • Productivity

In Tandem est une plateforme technologique mondiale qui développe des outils numériques et des applications pour accompagner les familles à travers les étapes clés et la vie quotidienne. L'entreprise crée et gère des solutions familiales axées sur les consommateurs, y compris des applications de coparentalité, d'organisation familiale, de communication et de gestion des horaires parentaux, destinées à améliorer la connexion, la coordination et la tranquillité d'esprit des familles modernes. Les produits d'In Tandem sont conçus pour simplifier les routines, soutenir la coparentalité et la communication familiale, ainsi que fournir des ressources durant les périodes difficiles.

Description

• Être responsable des métriques, du reporting et du rapprochement des données pour appuyer les décisions financières concernant quatre marques fondées sur des abonnements et des transactions • Ajouter des définitions gouvernées de l’ARR, du taux de renouvellement, du churn et du CAC dans dbt, et les documenter dans Unity Catalog à l’aide de tests robustes et défendables • Intégrer les métriques à l’agent IA interne de Slack afin de permettre aux équipes Finance d’obtenir des réponses directes à leurs questions • Migrer le reporting financier récurrent vers marimo, supprimer les vues Tableau sous-jacentes et automatiser les exécutions planifiées • Effectuer le rapprochement des transactions entre les app stores, les prestataires de paiement, les systèmes d’abonnement et le grand livre comptable • Mettre en place des contrôles automatisés des écarts, faire remonter les problèmes en amont avec les éléments probants nécessaires et transformer les écarts en tests • Prévoir les projections de nombre d’abonnés et de chiffre d’affaires par cohorte, agréger les renouvellements et la rétention, et fournir les données nécessaires aux prévisions du CFO et au reporting destiné au conseil d’administration • Modéliser la LTV par source d’acquisition afin de soutenir l’allocation des dépenses publicitaires avec l’équipe Growth • Modéliser l’impact des changements de prix et des promotions avant leur lancement • Développer des modèles de propension au churn et d’uplift lorsqu’un processus de rétention sera prêt à exploiter les scores • Déployer les modèles sous forme de tables de scoring testées et documentées en matière de lineage dans dbt et Unity Catalog, plutôt que sous forme de notebooks • Accompagner quatre marques et prendre en charge, selon les besoins, diverses missions d’analytics, de rapprochement des données et de création de dashboards

🎯 Exigences

• Au moins 3 ans d’expérience en analytics engineering, data science, ingénierie BI ou analytics avancée • Expérience de mise en production de modèles statistiques intégrés à un processus métier, notamment en prévision, analyse de survie ou de cohortes, ou modélisation de propension • Capacité à mesurer l’uplift résultant d’une évolution tarifaire ou d’une expérimentation Growth, et à interpréter les résultats avec rigueur • Expérience de la conception et de la défense de métriques d’abonnement auprès d’interlocuteurs Finance, notamment l’ARR/MRR, le renouvellement, le churn, la LTV/CAC ou le chiffre d’affaires par cohorte • Excellente maîtrise de SQL et de la modélisation dimensionnelle ; expérience de la conception de data marts • Python et Git utilisés au quotidien • Maîtrise pratique de l’IA, notamment de Claude Code, des coding agents et des SDK d’agents • Envie d’intervenir sur plusieurs domaines de responsabilité au sein d’une équipe de petite taille • La connaissance de dbt, Databricks et Unity Catalog, ou d’un lakehouse comparable, est un plus • Une expérience du rapprochement de données transactionnelles avec le système financier de référence est un plus • Expérience du reporting de notebooks selon une approche code-first avec marimo, Hex, Streamlit ou Quarto appréciée

🏖️ Avantages

• Aucun avantage ou dispositif spécifique n’est explicitement mentionné dans l’offre