Analytics Engineer - Stage

Chez 10%, la donnée n’est pas une fonction support : c’est le produit. Elle alimente l’app, le ciblage des campagnes et les bilans qu’on présente aux marques. Les fondations sont posées - Snowflake, dbt, un modèle en étoile - et il reste beaucoup à construire. C’est un stage où tu écris du code qui part en production, pas un stage où tu observes.

Tes missions

• Modéliser - écrire et maintenir des modèles dbt, du staging aux marts métier, avec des revues régulières pour progresser vite.
• Fiabiliser - tests dbt, contrôles de fraîcheur et de cohérence. Nos chiffres partent chez le client : un chiffre juste vaut mieux qu’un chiffre rapide.
• Analyser - activation, rétention, fréquence d’achat, mix catégoriel. Aller chercher dans le panier ce que personne d’autre sur le marché ne voit.
• Restituer - construire les dashboards et les jeux de données utilisés par les équipes Sales, Growth et Ops, et par les marques elles-mêmes.
• Documenter - laisser derrière toi un modèle que quelqu’un d’autre peut reprendre. C’est une compétence, et elle se travaille.

Le profil qu’on cherche

On ne cherche pas quelqu’un qui sait déjà tout faire. On cherche quelqu’un qui a envie de bien le faire.

• SQL - tu es à l’aise sur les jointures, les agrégations et les window functions. Le reste s’apprend ici.
• Formation - Bac+4/5 en data, statistiques, informatique ou école d’ingénieur, à la recherche d’un stage de fin d’études ou de césure de 6 mois.
• Rigueur - tu vérifies un chiffre avant de l’annoncer, et tu sais dire « cette donnée ne permet pas de conclure ».
• Curiosité métier - comprendre pourquoi une marque investit en fidélité t’intéresse autant que la requête qui le mesure.
• Autonomie - tu poses tes questions tôt, et tu avances sans qu’on te relance.
• Le petit plus - dbt, Python, ou une première expérience du retail, de la FMCG ou du marketing analytics.
• Langues - français courant, anglais professionnel.

Ce que tu trouves chez nous

• Un encadrement direct par le Head of Data, avec des revues de code régulières : tu repars avec des méthodes, pas juste une ligne sur ton CV.
• De la donnée qui vaut le coup : des achats réels, en volume, sur des catégories concrètes.
• Des marques comme Danone, Mars, Colgate-Palmolive ou Unilever, autant que des challengers en pleine croissance.
• Un périmètre qui grandit avec toi : plus tu prends, plus on te donne.
• L’IA intégrée au quotidien dans notre chaîne de production analytique.
• Une équipe bienveillante, engagée et exigeante, en plein cœur de Paris.
• Carte titres-restaurant Swile et gratification au-dessus du minimum légal.
• Une vraie possibilité d’embauche à la clé pour les stages qui se passent bien.

Le process de recrutement

1. Un entretien téléphonique avec le Head of Data (30 min).
2. Un test technique à faire chez toi (2h).
3. Une étude de cas SQL et modélisation (1h).
4. Un entretien avec Clémence et Max, CEO et CTO (1h).
5. Un café avec l’équipe (45 min).