Senior Data Analyst / Analytics Engineer

Description du poste

À propos d’Emeria

Emeria est le leader mondial des services et technologies immobilières, offrant des prestations aux particuliers et aux entreprises. Emeria accompagne les clients résidentiels et commerciaux à chaque étape de leur parcours immobilier avec une gamme complète de services compétitifs : acquisition, location, gestion de copropriété et transactions. Le Groupe opère principalement en Europe, dans 8 pays, avec une stratégie de multi-marques (Foncia, Constatimmo, Esset…).

A propos de l’équipe Analytics

L’équipe Analytics fait partie du pôle Data Science, qui est en charge de l’IA et de la data du groupe Emeria.

L'équipe Analytics pilote l’ensemble de la data du groupe, centralise les informations issues d'Emeria Technologies et des autres filiales, et crée les dashboards et analyses qui éclairent les décisions stratégiques.

L’équipe fonctionne comme une start-up dans le groupe : esprit agile, autonomie forte, collaboration étroite avec les métiers, et une vraie culture du partage et de la curiosité.

Tes missions

En tant qu'Analytics Engineer senior, tu es au cœur de la transformation de la donnée : de son ingestion dans notre Datalake (Snowflake) jusqu’à la création de dashboards clairs et percutants, accessibles à plus de 10 000 collaborateurs.
Ton objectif ? Transformer la donnée brute en insights actionnables, pour que chaque décision dans l’entreprise repose sur des faits concrets et à jour.

Tes missions sont notamment les suivantes :

Tu es le Business Partner Data des équipes métiers :

• Comprendre et traduire les besoins : tu collabores avec les équipes métiers (Immobilier, Finance, Marketing, Comptabilité…) pour comprendre leurs enjeux, formaliser leurs besoins et les transformer en solutions data concrètes.

• Donner du sens aux chiffres : tu ne te contentes pas de produire des dashboards, tu comprends ce qu’ils racontent. Tu mets en perspective les données, tu identifies les tendances et tu aides les équipes à prendre les bonnes décisions.

• Industrialiser les analyses : pas d’analyses « one shot » ici. Chaque dashboard, chaque extraction est pensée pour être réutilisable et scalable. Tu centralises les besoins, tu optimises les existants et tu rends chaque insight accessible à tous, tout le temps.

• Collaborer avec les équipes techniques : tu travailles main dans la main avec les Data Scientists, DevOps et autres experts pour garantir la fiabilité, la performance et la qualité des données.

Tu conçois et fais vivre les modèles de données :

Tu es garant(e) de la solidité et de la fiabilité de notre architecture data. Tu construis, fais évoluer et optimises les modèles qui alimentent nos dashboards et outils analytiques, pour que chaque donnée serve vraiment à quelque chose.

• Construire & faire tourner la machine : 

Build → tu conçois de nouveaux pipelines, dashboards et outils data pour répondre aux besoins métiers et soutenir la croissance du groupe.

Run → tu assures la maintenance, corriges les éventuels bugs, analyses les incidents et fais évoluer les pipelines existants pour qu’ils restent performants et fiables.

• Modéliser intelligemment la donnée : tu structures et optimises les modèles de données pour le reporting et l’analyse. Tu penses architecture avant tout : comment stocker la donnée de manière efficace, durable et exploitable, tout en conservant l’historique nécessaire à une analyse fine.
• Garantir la qualité et la fiabilité : tu veilles à ce que chaque chiffre communiqué soit juste. Tu mets en place les bonnes pratiques de gouvernance et de contrôle qualité pour assurer l’intégrité de la donnée dans toute l’entreprise.
• Rester à la pointe : tu assures une veille technologique continue pour identifier les nouvelles tendances et améliorer nos process, nos outils et nos pratiques.

Profil

• Tu as au moins 2 ans d’expérience en tant qu’Analytics Engineer ou Data Analyst, et tu maîtrises les bases de la donnée de bout en bout.

• À l’aise avec les problématiques d’industrialisation de code, tu sais modéliser la donnée et construire des pipelines robustes (DBT ou équivalent).

• Tu es force de proposition : tu identifies les points d’amélioration et n’hésites pas à challenger l’existant.

• Autonome et débrouillard(e), tu vas chercher l’info, tu explores la data et tu plonges volontiers dans le code pour comprendre ce qu’il s’y passe.

• La communication, c’est ton autre super-pouvoir : tu sais vulgariser un sujet technique pour le rendre clair et accessible à tous.

• Curieux(se) de nature, tu t’intéresses aux enjeux business et tu poses toujours les bonnes questions pour donner du sens aux chiffres.

• Tu maîtrises le SQL sur le bout des doigts et un outil de visualisation (Tableau est un vrai plus).

• Ton esprit analytique et logique te permet de structurer ta pensée et d’aller droit au but.

• Clair(e), concis(e), pédagogue : tu sais partager tes connaissances et rendre la donnée compréhensible, même pour un public non technique.

• Excellente maîtrise de l’analyse et de la modélisation de données : tu comprends comment transformer des chiffres en leviers concrets.

Bonus :

• Une expérience avec Python pour automatiser ou enrichir tes analyses.

• Une bonne connaissance de Snowflake et/ou de l’environnement AWS.

• À l’aise avec Git et les bonnes pratiques de versionning.

Process de recrutement :

• une visio RH de 30min avec Mathieu, notre Talent Acquisition

• une visio d’1h avec David, notre Lead Data Analyst afin de discuter de ton profil, tes motivations et te présenter notre équipe pour voir ce que nous pouvons t’offrir

• un entretien technique d’1h dans nos locaux avec deux personnes de l’équipe data pour tester ta logique et ton SQL

• une visio avec Florent le Chief Data Officer 30min