Analytics Engineer Snowflake - Dbt - Sales Performance Logistique H/F Collective Works
- Marseille - 13
- Indépendant
- Télétravail complet
- Bac +2
- Bac +3, Bac +4
- Bac +5
- Services aux Entreprises
- Exp. 5 ans min.
À noter sur ce job
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Détail du poste
Le besoin
Pour le compte de notre client, leader mondial de la logistique (transport, contract logistics, freight management), nous recherchons un Analytics Engineer expérimenté pour rejoindre une squad analytics dédiée au domaine Sales.
Contexte : le client opère une modern data stack AWS / Snowflake / dbt, structurée en domaines data et pilotée par une équipe d'architecture transverse. Le projet consiste à construire la couche de transformation alimentant un produit analytique de pilotage de la performance commerciale (pipeline, conversion, revenue par client / lane / BU, activité des commerciaux, atteinte des objectifs).
Vos responsabilités :
Concevoir et développer les modèles dbt (staging intermediate marts) à partir des sources CRM, ERP et référentiels clients
Modéliser les indicateurs de performance sales en lien direct avec les équipes métier (Sales Ops, Finance)
Garantir la qualité des données : tests dbt, documentation, contrats de données, monitoring
Optimiser les performances et les coûts Snowflake (clustering, incrémental, warehouse sizing)
Contribuer aux standards de la plateforme (conventions de nommage, CI/CD, revue de code)
Collaborer avec les data engineers (ingestion AWS) et les analystes BI (couche de restitution)
Une semaine type : rituels agiles de la squad, ateliers de cadrage avec le métier, développement et revue de modèles dbt, sessions de validation des KPIs avec les key users, échanges avec l'équipe d'architecture pour les sujets transverses.
Mission longue durée, démarrage rapide, hybride (Marseille) ou full remote selon profil.
Le profil recherché
Profil recherché
5 ans d'expérience minimum en data / analytics engineering, dont 2 ans sur Snowflake et dbt en production
Maîtrise avancée du SQL et de la modélisation analytique (Kimball, data marts)
Expérience de l'écosystème AWS (S3, Glue, Lambda, IAM) et des pipelines d'ingestion
Pratique des tests dbt, de la documentation et de l'approche data quality 5) Bonne compréhension des enjeux commerciaux (CRM Salesforce ou équivalent, pipeline, revenue)
Autonomie, capacité à cadrer un besoin métier et à le traduire en modèle
Anglais professionnel indispensable (équipes et documentation internationales)
Une expérience en logistique / transport ou dans un grand groupe industriel est un plus
Infos complémentaires
Publiée le 31/08/2026 - Réf : d0691f7e4083ab6124b357c5b8acd05e