Notre équipe

Nous sommes convaincus que c’est en construisant une équipe Data solide et enthousiaste que nous bâtirons des outils décisionnels puissants qui répondent au besoin de nos utilisateurs.

A ce jour, l’équipe globale est composée 80 talents avec notamment côté data : François - Team Lead Data, Briac - Data Analyst et Lorine - Data Analyst.

Nous cherchons aujourd’hui à intégrer un.e nouveau / nouvelle Data Analyst mais aussi bientôt : un.e Data Engineer et un.e Data Scientist !

Notre stack Data

Langages : SQL & Python
Data : DynamoDB, Glue DataBrew, Amazon S3, Athena
Tools : Metabase, Quicksight, SageMaker

Si tu as des questions, c’est parfait et ce sera pour toi l’occasion de les poser lorsque tu rencontreras François, notre Team Lead Data !

Rôle et missions

Le rôle de l’équipe data est stratégique pour toute l’entreprise.
Elle collecte, analyse et interprète les données pour aider l’ensemble des métiers à prendre des décisions informées.

Les Data Analysts commencent par échanger avec l’interlocuteur métier dont ils comprennent et challengent le besoin puis réalisent l’analyse via l’outil le plus approprié et partagent les résultats de manière compréhensible.

En tâche de fond, l’ensemble de l’équipe data travaille sur le suivi et l’amélioration continue de la qualité des données et sur l’acculturation des équipes métier aux pratiques data.

Plus précisément au quotidien, nous avons besoin de tes connaissances pour :

• Accompagner les différentes équipes pour détecter, comprendre et prioriser les besoins d’analyse de données

• Recueillir et challenger les besoins des métiers en interne

• Mettre en place des dashboard et des rapports à l’aide de QuickSight et de Metabase pour répondre aux besoins métier des équipes opérationnelles

• Restituer les résultats de tes analyses auprès des équipes métier et les accompagner dans la compréhension des données

• En collaboration avec l’équipe data, mettre en place un process de suivi de la qualité de la donnée

• Participer à la formation des équipes Blank à l’utilisation des outils d’analyse pour favoriser leur autonomie au maximum

Ce que nous offrons :

C’est bien beau de vouloir aider les Indep’ à réussir, mais pourquoi devrais-je postuler en tant que salarié(e) chez Blank ? Justement parce que nous défendons les mêmes valeurs pour nos clients et pour nos salarié(es) : expertise, pragmatisme, proximité, optimisme et évidemment liberté et ambition !

• Mutuelle : Une belle couverture, ça fait plaisir, surtout quand c’est une belle couverture santé avec Alan Blue.

• Tickets restaurant chez Swile : 9,05 € de ticket resto par jour pour déjeuner (dont 60% pris en charge par Blank, soit 5,43€ pour Blank et 3,62€ à ta charge). Oui, manger c’est important.

• Budget d’équipement pour le télétravail : 400 € tous les deux ans pour t’équiper et travailler confortablement en télétravail.

• Transports : nous participons évidemment aux frais de transport, à hauteur de 55,29% pris en charge par l’entreprise (transports en commun) OU un forfait mobilité durable subvention de 37,33€ / mois.

• 8 à 10 jours de RTT par an pour tout le monde.

• La prime vacances : 1% du brut perçu par an pour les vacances d’été .

• Le compte de Formation Blank : dès lors que ta période d’essai est validée, cumule 200 euros/mois pour effectuer la formation de ton choix.

• Offre Gymlib : une participation financière à tes activités sportives et beaucoup d’événements d’équipe !

• Pas de micro-management : on fait confiance à nos clients pour réussir comme on te fera confiance pour mener à bien un projet. Tu seras évidemment épaulé(e) par ton ou ta manager, mais tu auras aussi la liberté de faire à ta manière.

• Maîtrise des langages SQL (jointures à minima) et idéalement connaître Python

• Maîtrise d’un outil de data visualisation, idéalement Metabase, Quicksight, Tableau ou Power BI

• Excellentes capacités analytiques et conceptuelles

• Bonne compréhension des enjeux métier

• Excellentes capacités relationnelles, afin d’accompagner et de former les équipes métiers

• Compréhension des concepts de modélisation de données

• Un bon niveau d’anglais pour collaborer avec nos équipes italiennes

• Autonomie et capacité à adresser et à comprendre des problématiques aussi bien techniques que métier

• En bonus, la connaissance de Glue DataBrew et des services liés à la data d’AWS

Notre approche est conçue pour découvrir non seulement les compétences techniques, mais aussi les personnalités qui enrichissent notre équipe.
Voici un aperçu de notre processus en quatre étapes :

1. Screening avec Hugo, Talent Acquisition (30 min) : C’est l’occasion pour nous de mieux vous connaître, comprendre vos motivations et évaluer votre adéquation avec notre culture d’entreprise.

2. Entretien avec François, Team Lead Data (45 min) : Vous aurez l’opportunité de discuter en profondeur de vos compétences techniques et de votre expérience dans le domaine des données.

3. Use Case en autonomie suivi d’un débrief avec François (30 min) : Nous vous présenterons un cas pratique à résoudre en asynchrone, suivi d’une session de débriefing avec François pour discuter de votre approche et de vos solutions.

4. Entretien avec Simon, notre fondateur (15 min) : Enfin, vous aurez l’occasion de rencontrer Simon, notre fondateur, pour discuter de votre vision et de votre ambition, et voir comment vous pourriez contribuer à notre mission.