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Lightspeed

Ingénieur(e) Analytics Sénior

MontrealHybrid · Canada
FullTime · Technology
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Salut ! Merci de passer nous voir 👋

Tu es en recherche active d'une nouvelle opportunité ? Ou tu jettes simplement un coup d'œil au marché ? Eh bien… tu pourrais être au bon endroit !

Le Data Office de Lightspeed recrute un(e) ingénieur(e) analytique senior chargé(e) de concevoir et de gérer les modèles de données qui guident les décisions en matière de performance financière, d’activités de mise sur le marché (GTM) et d’analyse produit. Vous travaillerez en collaboration avec les parties prenantes des départements Finance, Revenue Ops, Marketing et Produit afin de mettre en place les fondements analytiques sur lesquels repose l’activité de l’entreprise.

Si vous aimez créer des pipelines de données qui alimentent de véritables décisions métier et que vous souhaitez concevoir des modèles canoniques unifiant des systèmes sources fragmentés entre plusieurs CRM, ERP et plateformes produit, ce poste est fait pour vous. Vous êtes capable de vous entretenir avec l’équipe financière au sujet de la comptabilisation des revenus ou avec l’équipe produit pour cartographier les entonnoirs d’activation, et d’en ressortir avec un modèle de données clair en tête. Vous avez des exigences élevées en matière de qualité, vous savez vous opposer de manière constructive lorsque cela s’avère nécessaire et vous n’attendez pas qu’on vous confie un problème clairement défini. Vous définissez la portée du travail, vous le menez à bien et vous mobilisez vos collaborateurs.

Ce dont vous serez responsable

Concevoir et développer les modèles de données qui sous-tendent l’activité : reporting financier (GTV, MRR, comptabilisation du chiffre d’affaires), analyses GTM, et informations sur les produits et les opérations

Concevoir dans une optique d’évolutivité et de maintenabilité tout en restant pragmatique, en apportant une valeur ajoutée progressive, en recueillant des retours d’expérience et en itérant au fur et à mesure

Transformer les exigences métier ambiguës des équipes Finance, Revenue Ops, Marketing et Produit en solutions techniques clairement définies, accompagnées d’estimations d’effort

Collaborez au sein de notre architecture « Hub & Spoke », en partenariat avec les équipes propriétaires de données en amont, les développeurs Looker/LookML en aval et d’autres pods métier (Commerce de détail, Hôtellerie, Opérations) afin de concevoir des modèles fonctionnels de bout en bout

Considérez la documentation comme un livrable à part entière : descriptions de colonnes, contrats de modèles et notes architecturales qui facilitent à la fois le travail des réviseurs humains et les workflows assistés par l’IA et les modèles de langage (LLM)

Diagnostiquer les problèmes à la racine, et non les symptômes, et mettre en place des corrections systémiques plutôt que des correctifs ponctuels

Assurer la santé du pipeline de bout en bout : surveiller de manière proactive, diriger la réponse aux incidents et mettre en évidence les risques avant qu’ils ne se transforment en problèmes de livraison

Gérer de manière autonome ses engagements personnels dans le cadre des sprints et contribuer à la planification au niveau de l’équipe, notamment la répartition des tâches, l’estimation des efforts et l’ordre de priorité

Accompagner les ingénieurs juniors par le biais de coaching, de revues de code et de sessions techniques, et définir les critères d’excellence

Ce que vous apporterez à l’équipe

Maîtrise avancée du langage SQL : performances des requêtes, code propre et facile à maintenir, et techniques analytiques avancées (par exemple, les fonctions de fenêtre)

Expérience avérée dans la conception de modèles dimensionnels d’entreprise sur des entrepôts de données cloud modernes tels que BigQuery ou Snowflake, y compris le partitionnement, les modèles incrémentiels et l’optimisation des performances

Expérience pratique dans la modélisation de systèmes sources SaaS / CRM / ERP tels que Salesforce ou NetSuite, avec une compréhension claire de la manière dont leurs modèles d’objets se traduisent en schémas dimensionnels clairs

Source · LightspeedFirst seen 2 NovOriginal ↗