đ°Skello en bref
Chez Skello, on développe la solution RH de référence pour planifier et manager les équipes de terrain.
En Europe, les équipes de terrain représentent 50 % des travailleurs, mais seulement 20 % des solutions digitales leur sont réellement adressées.
Skello est né pour combler ce manque : une plateforme collaborative et intuitive qui simplifie le quotidien des managers et des employés, en optimisant et en automatisant les tùches clés.
On met les Ă©quipes de terrain au cĆur de tout ce que l'on fait. Avec des outils intelligents comme notre Assistant Skello et notre smart planner, on rĂ©pond directement Ă leurs besoins uniques.
Notre ambition est simple : devenir la solution RH incontournable pour toutes les Ă©quipes de terrain en Europe. đ
đSkello en chiffres
⹠7 secteurs clés
âą 25 000 entreprises font confiance Ă Skello aujourd'hui.
⹠600 000 employés utilisent Skello chaque jour.
⹠L'équipe Skello, c'est plus de 400 collaborateurs.
⹠3 hubs européens : Paris, Lille et Barcelone
đ Notre culture d'entreprise
On sait que pour atteindre notre mission, il faut vivre nos valeurs chaque jour : SHIFT.
đĄ Set the bar higher everyday
đ€ Have each otherâs back
đ Imagine tomorrow, start today
đ Focus on customers first
đ Take work seriously, not ourselves
đ ïž L'Ă©quipe data
Chez Skello, nous avons la conviction que la donnée est un levier trÚs puissant de croissance et de structuration.
Pour en tirer pleinement parti, notre vision repose sur 3 piliers fondamentaux :
- Garantir la qualité de la donnée
- Développer l'expertise analytique au plus prÚs des métiers
- Pousser l'innovation (Machine Learning, IA générative)
Les rÎles au sein de l'équipe ne sont pas cloisonnés et chacun a l'opportunité de monter en compétences sur tous les aspects du cycle de la data.
L'équipe s'organise ainsi :
- Structure de l'équipe Analytics : Dirigée par notre VP Product & Data (Ariane), l'équipe est actuellement composée de Delphine (Lead Data Analyst), de 2 Data Analysts et d'une personne en stage.
- Synergie Engineering : Nous collaborons en alignement étroit avec l'équipe Data Engineering (rattachée au CTO), qui gÚre l'ingestion de la donnée ainsi que la robustesse de notre socle technique (AWS, Stitch, Airbyte, Airflow, Snowflake).
Nous utilisons une data stack moderne et performante :
- Snowflake (data lake et data warehouse)
- ETL via dbt avec du versioning sur GitHub et un scheduling via Airflow
- Looker (dashboards)
- Utilisation dâune licence Claude
Nous recrutons un Senior Data Analyst pour renforcer l'équipe sur plusieurs dimensions : capacité à challenger les besoins métier, à structurer des analyses complexes de bout en bout, et à faire monter l'ensemble de l'équipe en exigence technique et méthodologique.
Tu reporteras directement Ă Delphine, Lead Data Analyst.
đŻ Missions
Tes missions principales s'articuleront autour de trois axes :
- Business Partnering & Analytics Avancé :
- Ătre le point de contact privilĂ©giĂ© et de confiance pour les diffĂ©rents mĂ©tiers de Skello (Sales, Finance, Marketing, Produit, Ops...) afin de traduire leurs problĂ©matiques en solutions techniques et analytiques.
- Proposer de nouveaux KPIs stratégiques et concevoir des dashboards de performance robustes et scalables sur Looker.
- Réaliser des analyses ad-hoc poussées pour répondre à des questions business complexes et éclairer la prise de décision de l'entreprise.
- Modélisation & Optimisation de la Pipeline Data :
- Maintenir, optimiser et faire évoluer notre pipeline d'ETL via dbt en connexion avec notre data warehouse Snowflake.
- Concevoir de nouveaux modÚles de données ou restructurer la codebase existante en appliquant les meilleures pratiques du marché (tests, documentation, qualité de code).
- Collaborer activement avec les équipes techniques (Data Engineers, Devs) pour intégrer de maniÚre fluide de nouvelles sources de données.
- Mentoring, Excellence et Innovation :
- Faire office de référence technique au sein de l'équipe data analytics : transmettre tes connaissances, accompagner la montée en compétences des profils plus juniors (notamment le/la stagiaire) et insuffler une culture de la rigueur.
- Explorer et mettre en pratique les outils et assistants data augmentĂ©s par lâIA (gĂ©nĂ©ration de documentation, agents analytiques, aide au requĂȘtage) afin d'en faire un levier de productivitĂ© et d'innovation concret pour toute l'Ă©quipe.
Profil recherché
- 4-7 ans en Data Analytics, idéalement SaaS B2B ou scale-up
- Tu as déjà accompagné plusieurs fonctions différentes au cours de ta carriÚre (Sales, Clients, Finance, Marketing, Produit, Ops..). Tu n'es pas un spécialiste d'un seul métier, tu sais t'adapter au vocabulaire et aux enjeux d'un nouveau domaine rapidement.
- Tu as déjà fait office de référence technique dans une équipe analytique, sans nécessairement avoir managé. Tu sais transmettre, faire monter en niveau, et tenir une exigence.
- SQL avancĂ© : tu lis et Ă©cris du SQL complexe avec aisance, tu sais optimiser ce qui doit l'ĂȘtre.
- dbt en production : tu connais les bonnes pratiques de modélisation, tu as déjà contribué à refondre ou structurer une codebase dbt, tu sais documenter et tester. Notre stack s'appuie sur dbt et Snowflake.
- Looker (LookML) : tu sais structurer un projet LookML proprement. à défaut, expérience solide sur Tableau, Metabase, Lightdash ou équivalent, avec capacité à monter rapidement sur Looker.
- Connaissance de l'écosystÚme data moderne (Airflow, Airbyte, Snowflake).
- CuriositĂ© ou expĂ©rience pratique sur les outils data augmentĂ©s par l'IA est un vrai plus (assistants de requĂȘtage, gĂ©nĂ©ration de documentation, agents analytiques). Nous voulons faire de l'IA un levier de productivitĂ© concret pour l'Ă©quipe.
- Français et anglais courants sont obligatoires.
Le process
- Entretien RH avec une personne de lâĂ©quipe Talent Management
- Un entretien métier avec Delphine, Lead Data Analyst
- Un cas pratique, avec Delphine et Ariane, VP Product & Data
- Un dernier entretien avec Quitterie, notre CEO
- Un cafĂ© / e-coffee fit avec un membre de lâĂ©quipe Data