Analytics Engineer - CDI (F/H) at Lemonway

Paris, Ile-de-France, France -

Full Time

Start Date

Immediate

Expiry Date

21 Feb, 26

Salary

0.0

Posted On

23 Nov, 25

Experience

5 year(s) or above

Remote Job

Yes

Telecommute

Yes

Sponsor Visa

Skills

SQL, Python, dbt, Databricks, Data Engineering, Data Analysis, Data Visualization, Data Quality, CI/CD, Git, Data Products, Dashboard Creation, Business Understanding, Self-Service Analytics, Data Documentation, Data Monitoring

Industry

Financial Services

Description

Fondée en 2007, Lemonway simplifie les opérations de paiement complexes et réglementées pour les marketplaces et les plateformes de crowdfunding à travers l'Europe. Plus de 400 marketplaces font déjà confiance à Lemonway. Lemonway gère 1,4 million de wallets pour les utilisateurs de ses plateformes partenaires et a récemment élargit son offre pour l’e-commerce en reprenant les activités de PayGreen. Pour la 2ème année consécutive, Lemonway est rentable et connait une croissance de +25% en 2024. Rejoignez une entreprise en pleine croissance dont l’ambition est de devenir un acteur du paiement incontournable et ayant la croissance la plus forte en Europe d'ici à 2030. Intégrez une équipe multiculturelle de 150 Lemonheroes basés à Paris, Rouen, Hambourg et Milan, Développez vos compétences au cœur de la Fintech et des payements dans un marché en pleine expansion. Vos missions Aux côtés de la Head of Data & IA, tu occuperas un rôle central dans l’exploitation et la valorisation de nos données auprès des équipes métiers. Nous venons de déployer une plateforme data moderne, pensée pour être performante, fiable et scalable, et qui constitue le socle de notre stratégie data-driven et de notre ambition de développer le self-service. Notre stack comprend : · Fivetran et Azure Data Factory pour l’ingestion des données · Databricks, notre plateforme lakehouse pour le stockage, le traitement et l’analyse des données · dbt pour la transformation des données · Superset pour la visualisation, l’exploration et le self-service analytique Dans ce contexte, vous serez amené.e à : Concevoir, modéliser et documenter des modèles de données robustes et scalables avec dbt. Mettre à disposition des data products fiables et prêts à l’analyse pour les équipes métiers. Construire des dashboards clairs et actionnables et aider les équipes à devenir autonomes dans leur exploration. Travailler main dans la main avec les équipes métier pour identifier, prioriser et structurer les besoins analytiques. Accompagner la montée en compétence des utilisateurs sur nos données et promouvoir le self-service. Veiller à la qualité, la fiabilité et la disponibilité des données à chaque étape du cycle de vie. Participer activement à l’amélioration continue des pratiques d’ingénierie data : tests, CI/CD, documentation, revue de code, standardisation Votre profil 🎓 Compétences techniques : Vous avez au moins 5 ans d’expérience dans la data et l’ingénierie des données, avec un diplôme Bac+5 en informatique, data science, statistiques ou école d’ingénieur. Vous maîtrisez SQL, Python, dbt et au moins une plateforme cloud moderne (idéalement Databricks). Vous savez automatiser les workflows d’intégration et de transformation et tu comprends les principes d’orchestration et de monitoring. Vous maîtrisez les bonnes pratiques de développement : Git, data tests, CI/CD, documentation, versioning. 💡 Compétences analytiques & business: Vous comprenez les enjeux business et sais traduire un besoin en solution data concrète, fiable et durable. Vous savez produire des dashboards clairs, utiles et bien structurés, pensés pour mettre en valeur les insights qui comptent. Vous êtes à l’aise avec l’exploration de données complexes et la production d’analyses claires, exploitables et orientées décision. Vous êtes pédagogue, capable d’expliquer vos analyses à des interlocuteurs non techniques. 🤝 Soft skills: Vous faites preuve d’une forte autonomie et d’un vrai sens de l’ownership : vous prenez en main les sujets de bout en bout. Vous êtes rigoureux(se), curieux(se), pragmatique, et capable de prioriser dans un environnement exigeant. Vous parlez anglais couramment, à l’écrit comme à l’oral. Vous aimez collaborer, vulgariser et partager vos connaissances au sein d’équipes pluridisciplinaires. Vous n’hésitez pas à proposer des améliorations et à challenger l’existant pour renforcer la valeur de la donnée. LE PROCESS DE RECRUTEMENT 1️⃣ Entretien RH – 15 à 20 minutes Vous commencerez par un échange avec notre HR Business Partner, pour partager vos motivations et découvrir l’entreprise ainsi que le poste. 2️⃣ Étude de cas & Entretien Hiring Manager Avant votre entretien avec le Hiring Manager, vous préparerez une étude de cas pour montrer votre approche et vos idées. L’objectif n’est pas de tout savoir, mais de partager votre réflexion et votre méthode. 3️⃣ Débrief culturel – Assessfirst Après la réalisation du test Assessfirst, un échange avec un collaborateur du département RH permettra d’évaluer votre culture fit et votre adéquation avec les valeurs de Lemonway. 5️⃣ Entretien avec la direction du département Vous aurez l’occasion d’échanger sur votre vision commerciale et votre manière de contribuer aux objectifs de l’équipe. 7️⃣ Prise de références et offre 🍋 Après la vérification de vos références, nous vous ferons une offre officielle pour rejoindre l’aventure Lemonway ! Les petits plus 🏠 Charte Télétravail 🚅 Prise en charge à 50% abonnement transport en commun 👩‍⚕️ Mutuelle Alan prise en charge par l’entreprise à 50 % 💳 Carte Swile 9€ (prise en charge entreprise 5€) 🏖 RTT 🤸 Partenariat Wellpass 💗 Crédit de 5 jours/an sur le temps travail pour des missions d’engagement sociétal 🎁 Avantage du CSE 🌍 Équipe multiculturelle et environnement international Lemonway s'engage à promouvoir la diversité, notamment en favorisant le mixité Femme/Homme et l'emploi de personne en situation de handicap.

Responsibilities

You will design, model, and document robust and scalable data models using dbt, and provide reliable data products ready for analysis for business teams. You will work closely with business teams to identify, prioritize, and structure analytical needs while ensuring data quality and availability.