Analytics Engineer — Analyse de données & BI en CDI
Mediapart recrute un·e Analytics Engineer en CDI.
Mediapart est un journal d'information indépendant lancé en 2008. Depuis 18 ans, il s'est imposé par ses scoops, investigations, reportages et analyses de l'actualité.
Quotidien d'information lu par plus de 280 000 abonné·es individuel·les, Mediapart est créé chaque jour par plus de 130 collaborateurs et collaboratrices salarié·es en CDI, complétés par une cinquantaine de collaborateurs et collaboratrices occasionnel·les, pigistes, artistes, auteurs et autrices situé·es en France comme à l'international, provenant de toutes formations professionnelles et d'horizons différents.
Le pôle Data de Mediapart est rattaché à la Direction Générale. Transverse par nature, il travaille en lien étroit avec les équipes métiers — marketing, produit, gestion et technique — pour leur fournir des données fiables, des analyses utiles et des tableaux de bord adaptés à leurs enjeux.
L'équipe Data est aujourd'hui composée d'un Responsable Data. Nous recrutons un·e Analytics Engineer en CDI pour la renforcer et approfondir notre capacité à accompagner les équipes dans l'exploitation de la donnée.
Sous la responsabilité du Responsable Data, vous contribuerez à rendre les données fiables, compréhensibles et utiles aux équipes marketing, produit et gestion. Votre rôle associera analyse de données, accompagnement des équipes métiers et développement de modèles dbt — depuis la compréhension d'un besoin jusqu'à la restitution des résultats.
Missions principales
Accompagnement des équipes et analyse de données
- Échanger avec les équipes marketing, produit et gestion pour comprendre leurs enjeux, préciser leurs questions et les traduire en besoins de données et d'indicateurs.
- Réaliser des analyses exploratoires en croisant plusieurs sources : abonnements, paiements, audiences, campagnes d'acquisition, newsletters ou parcours de lecture.
- Accompagner les équipes dans la préparation de leurs bilans : fournir les données nécessaires, vérifier leur cohérence et aider à l'interprétation des résultats (évolution des abonnements, conversion, rétention, engagement, efficacité des campagnes…).
- Vérifier la cohérence des chiffres, expliquer les écarts et expliciter les hypothèses, les périmètres et les limites des analyses.
- Contribuer à l'alignement sur des définitions communes pour les indicateurs clés (« abonné·e actif·ve payant·e », « conversion », « churn »…).
- Restituer les résultats de manière claire et aider les équipes à gagner en autonomie dans l’utilisation et l’interprétation des données.
Transformation et modélisation des données
- Créer et enrichir les modèles dbt, du nettoyage des données brutes à leur mise à disposition pour l’analyse.
- Concevoir des modèles réutilisables, documentés, testés et adaptés aux usages.
- Enrichir les modèles qui alimentent notre CDP (Customer Data Platform), afin de permettre aux équipes marketing de construire les segmentations nécessaires à leurs actions d’acquisition et de rétention.
- Définir et documenter, avec les équipes concernées, un vocabulaire partagé et des règles de calcul communes pour les indicateurs clés : « abonné·e actif·ve payant·e », « conversion », « rétention » ou « churn ».