Lead Analytics Engineer H/F Arkose&co

Arkose est en pleine accélération et la donnée est au coeur de notre stratégie de développement. Pour structurer nos fondations, accompagner l'évolution de nos produits digitaux et piloter la performance de nos différents pôles (Finance, Marketing, Tech, Exploitation), nous recherchons notre futur.e Lead Analytics Engineer. Il/Elle sera l'architecte de notre modèle de données tout en étant le/la partenaire privilégié.e des équipes business pour transformer les flux complexes en insights clairs.

Mission

Votre mission principale sera de construire et maintenir la "colonne vertébrale" de la donnée :

• Vous agirez comme le pont technique entre la Data Engineering et les besoins métiers.
• Vous serez d'abord un bâtisseur (Analytics Engineer) capable de modéliser des données complexes.
• Vous posséderez aussi la sensibilité business (Data Analyst) pour exploiter ces modèles et répondre aux questions stratégiques quand c'est nécessaire.

Votre objectif : Faire en sorte que la donnée soit propre, testée, documentée et prête à l'emploi, pour accompagner une meilleure prise de décision rapide et fiable, plus de focus business, plus de performance.

Rattaché directement au Directeur Marketing (CMO), vous managerez un alternant Data Analyst technique et aurez la responsabilité de structurer le pôle Data. Un plan de croissance est déjà amorcé : vous participerez activement au recrutement d'un nouveau profil en CDI d'ici la fin de l'année pour renforcer votre équipe.

Vos Responsabilités au quotidien

1. Analytics Engineering, Modélisation & IA (Coeur du poste)

• Architecture dbt : Concevoir, maintenir et optimiser les modèles de données (staging, intermediate, marts) sur notre stack actuelle (PostgreSQL sur OVH, dbt, Metabase).
• Projets Critiques : Gérer un projet d'envergure immédiat : concevoir l'architecture pour ingérer, fusionner et absorber proprement les flux de données d'un nouvel agrégateur.
• Qualité & Robustesse : Mettre en place les tests (dbt tests), le monitoring et assurer la qualité de données ainsi que la non-régression.
• Innovation & Efficacité LLM : Explorer et exploiter le potentiel des LLM pour démultiplier l'efficacité de l'équipe au quotidien et faire évoluer notre manière de concevoir la BI (projets de "Talk to Data", automatisation de la documentation, requêtage en langage naturel).

2. Data Analysis, Product Analytics & BI (La compétence "Plus")

• Restitution & Dashboarding : Concevoir, construire et maintenir des dashboards clairs et actionnables sur Metabase.
• Croissance Digitale (Web, App & CRM) : Structurer et tracker la donnée de nos plateformes (analyse du trafic UTM, funnels d'achat, taux de conversion web et mobile). Accompagner le développement de notre application et du programme de fidélité (nouvelles fonctionnalités, taux d'engagement).
• Analyses ad-hoc & CRM : Redescendre au besoin sur le terrain de l'analyse pour aider le COMEX ou les équipes (Marketing, Exploitation, Finance) sur des questions complexes (Cohortes, Funnel, Rétention, Churn).
• Self-Service : Structurer et industrialiser la définition des KPIs, et former les équipes métiers à l'utilisation autonome des données que vous aurez préparées.

3. Gouvernance, Stratégie & Business Partnering

• Documentation : Garantir que chaque métrique et chaque table est documentée (dictionnaire de données, unicité des définitions).
• Stakeholders : Travailler étroitement avec les directions métiers sur la définition de leurs besoins et faciliter l'appropriation de la data.
• Culture : Installer une culture data-driven, pragmatique et orientée impact.