Le contexte
Estela Group accompagne les collectivités, les entreprises et les industriels dans la valorisation et la revente de leurs actifs : enchères B2B/B2G avec Agorastore, Auctelia et VH auction, annonces avec Via Mobilis. Notre métier, c'est le réemploi : remettre en circulation des biens d'équipement, des véhicules, du matériel industriel et des actifs immobiliers plutôt que les laisser dormir ou les détruire.
Le Groupe se construit aujourd'hui comme un ensemble : des filiales avec leurs marchés et leurs équipes, mais un socle commun qui se met en place : une plateforme de données unique et une vision data & IA portée au niveau Groupe.
Nous cherchons un·e Data Analyst confirmé·e pour l'équipe Data & IA, avec un périmètre Groupe.
Le rôle
Vous êtes l'analyste de référence sur les sujets de performance du Groupe. Concrètement, deux choses :
Vous produisez les chiffres sur lesquels le Groupe se pilote ( revenue engine, marge brute, KPIs d'activité) avec une exigence de définitions communes entre filiales.
Vous rendez l'organisation plus autonome sur ses données. L'objectif n'est pas de devenir le guichet des demandes ad hoc, mais de construire la couche qui permet aux métiers de se servir seuls : couche sémantique, métriques certifiées, accès aux données en langage naturel. Vous utilisez l'IA dans votre propre quotidien d'analyste, et vous poussez activement dans cette direction pour le métier.
Vous travaillez au sein de l'équipe Data & IA (Head of Data & IA, data engineer, analytics engineer, analyste), en lien direct avec les directions des filiales, les équipes commerciales, produit et tech.
Ce que vous ferez concrètement
Les reportings Groupe. Construire et fiabiliser le revenue engine et le suivi de marge brute au niveau Groupe et par filiale, ainsi que les principaux KPIs d'activité (volumes, performance commerciale par commercial et par produit, vues annuelles et mensuelles). Harmoniser les définitions entre entités, arbitrer les cas où elles divergent pour de bonnes raisons.
Aider à la prise de décision. Des analyses qui débouchent sur une décision, pas sur un slide : analyses de taux de vente, rapports d'émissions CO2 évitées, études de performance par segment, éclairage des arbitrages commerciaux et produit. Vous posez la question derrière la demande, vous rendez un résultat synthétique, et vous assumez une recommandation.
Rendre l'organisation plus data driven. Construire la couche sémantique qui expose les métriques certifiées, ouvrir l'accès aux données en langage naturel pour les équipes non techniques, automatiser ce qui est répétitif. Mesurer l'adoption réelle, pas le nombre de dashboards publiés. Former et accompagner : ateliers, documentation, appui aux équipes sur leurs propres usages.
Garantir la confiance dans les chiffres. Tests, contrôles de cohérence, documentation des définitions, détection des ruptures. Un reporting dans lequel personne n'a confiance ne sert à rien.
Travailler transverse. Un modèle ou un reporting construit pour une filiale doit pouvoir être repris par les autres. Vous spécifiez, vous documentez, vous transmettez.
Les six premiers mois, à titre indicatif
- Prise en main de l'écosystème et des trois périmètres d'enchères.
- Revenue engine étendu à une filiale supplémentaire.
- Première couche sémantique exposée sur un périmètre, avec accès en langage naturel testé auprès d'une équipe métier.
- Rapport d'émissions CO2 évitées industrialisé.
Le profil recherché
Expérience
- 3 à 5 ans d'expérience en data analyse, dont une part sur des sujets de performance commerciale ou financière.
- Formation supérieure en data, statistiques, économie, ingénierie ou équivalent.
- Idéalement une exposition à un environnement marketplace, e-commerce ou multi-entités.
- Aisance en anglais à l'écrit ; l'oral est un plus.
Compétences analytiques et métier
- Traduire un besoin flou en question analysable. Vous reformulez, vous challengez, vous réduisez le périmètre à ce qui sera vraiment utilisé.
- Modéliser proprement. Vous savez construire un modèle de données lisible et réutilisable, pas un empilement de requêtes.
- Restituer. Vous synthétisez, vous expliquez votre démonstration, vous anticipez les objections et vous allez jusqu'à la recommandation.
- Mesurer l'usage. Vous savez dire quels de vos livrables sont utilisés, et vous supprimez les autres.
Compétences techniques
- SQL avancé : c'est le cœur du poste.
- Modélisation avec dbt et bonnes pratiques associées (tests, documentation, revue).
- Outils de dataviz (nous utilisons Tableau).
- Python apprécié pour les analyses et l'automatisation.
- Bonnes pratiques d'ingénierie : Git, revue de code, CI. Du code que d'autres reliront.
- Couche sémantique et métriques certifiées : une expérience sur ces sujets est un vrai plus.
IA : un attendu du poste
- Vous utilisez déjà les assistants et agents dans votre travail quotidien, et vous savez dire où ils vous font gagner du temps et où ils vous en font perdre.
- Vous êtes à l'aise avec les principes des LLM appliqués à la donnée : accès en langage naturel, RAG, génération de requêtes, limites et garde-fous.
- Vous avez envie de pousser ces usages dans l'organisation et d'en faire un levier d'autonomie pour les métiers.
Posture
- Ownership : vos chiffres sont votre affaire, y compris quand ils sont contestés.
- Rigueur : vous préférez un chiffre juste et tardif à un chiffre faux et rapide, et vous savez dire lequel des deux vous rendez.
- Communication : vous parlez aussi bien à un commercial qu'à un ingénieur.
- Autonomie : vous avancez seul·e et vous remontez les blocages au bon moment.
- Pragmatisme : la bonne complexité pour le bon problème.
La stack
GCP (BigQuery, Vertex AI, Cloud Run) · dbt · Airbyte · Hightouch · Tableau · Salesforce, HubSpot · LLM : Gemini, Claude, ChatGPT · Git, GitHub Actions, Claude Code.
Conditions
- CDI, Montreuil, télétravail jusqu'à deux jours par semaine, équipement fourni.
- Titres-restaurant SWILE pris en charge à 50 %, transports pris en charge à 50 %, forfait mobilité durable jusqu'à 400 € pour l'achat d'un vélo, mutuelle, partenariats sport (Gymlib) et culture.
- Locaux avec terrasse, événements internes réguliers.
Le process de recrutement
- Échange de découverte (20 min) avec Marion
- Entretien métier avec Jérémy, le Head of Data & IA (1h)
- Cas pratique court, suivi d'une restitution avec Jérémy et une partie de l’équipe data & IA (1h)
- Entretien avec Eric, le CTO (30 min) et Amandine, la DRH (30 min)