Analyste de données

RevenueCat offre aux entreprises d'applications l'infrastructure et les outils nécessaires pour créer, exécuter et améliorer leur monétisation. Depuis que nous avons obtenu notre diplôme S18 de YC, nous sommes devenus la plate-forme de monétisation par défaut pour mobile.

Nous sommes présents dans plus de 50 % des applications d'abonnement nouvellement livrées, nous traitons plus de 16 milliards de dollars en volume d'achat annuel et nous aidons tout le monde, du développeur solo à l'équipe mobile OpenAI, à comprendre et à augmenter leurs revenus.

Nous sommes une équipe à distance de plus de 150 personnes réparties dans plus de 25 pays, guidée par les valeurs que nous pratiquons réellement : l'obsession du client, toujours expédier, le posséder et l'équilibre.

Ce n’est pas la bonne solution pour tout le monde. Les systèmes que vous construirez ici gèrent des milliards de dollars et touchent des centaines de millions d’utilisateurs finaux, et nous ne prenons pas cela à la légère. Vous devrez travailler dur et tenir la barre haute pour ce que vous expédiez, aux côtés de certaines des personnes les plus pointues et les plus motivées avec lesquelles vous avez travaillé. Si cela vous semble énergisant plutôt qu’épuisant, continuez à lire.

Le rôle

Nous recrutons un Data Analyst pour travailler au plus près des équipes qui gèrent les activités de RevenueCat, notamment le marketing, les ventes, les finances, les ressources humaines, les opérations, les produits, etc.

L'élément le plus précieux de notre équipe Analytics aujourd'hui n'est pas SQL, mais la connaissance du domaine. Savoir ce qu'un début d'essai compte réellement, pourquoi les revenus suivis et les revenus réalisés sont différents, comment les remboursements en magasin arrivent dans nos données et quel modèle répond correctement à une question la première fois. Cette connaissance est ce qui transforme une question Slack à moitié formulée en un nombre sur lequel quelqu'un peut agir en une heure.

Vous passerez donc la plupart de votre temps avec les équipes commerciales : comprendre ce qu'elles essaient de décider, transformer des questions vagues en analyse et expédier les ensembles de données et les tableaux de bord sur lesquels elles s'appuient. Vous développerez rapidement ces connaissances du domaine, en travaillant au quotidien avec la personne qui possède actuellement Analytics ici. Il sera votre partenaire le plus proche et la personne qui vous aidera à évoluer dans le domaine.

La deuxième chose qui rend ce rôle passionnant est la façon dont nous attendons de vous que vous travailliez. Nous construisons l'infrastructure qui permet aux agents d'IA d'accéder à nos données en toute sécurité, ainsi que des outils agents qui répondent aux questions ancrées dans notre couche sémantique plutôt que de deviner. Vous serez l'un de ses plus gros utilisateurs et l'une des personnes qui le rendent digne de confiance : en organisant le contexte sémantique, en attrapant les réponses qui semblent correctes et qui ne le sont pas, et en repoussant les définitions dans dbt et LookML à leur place. Nous n'embauchons pas quelqu'un pour effectuer le même volume de travail plus rapidement, nous embauchons quelqu'un qui soutient bien plusieurs équipes en utilisant cette collection de nouveaux outils comme multiplicateur de force.

Ce que tu feras

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Collaborer régulièrement avec les équipes marketing, ventes, finances et produits. Découvrez leurs objectifs, leurs mesures et les décisions sur lesquelles ils sont réellement bloqués.

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Propre analyse de bout en bout : clarifiez la vraie question, créez ou sélectionnez le bon ensemble de données, fournissez la réponse et assurez-vous qu'une décision suit.

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Examinez en profondeur notre domaine d'abonnement, puis notez-le. Définitions métriques, mises en garde, filtres permanents, pièges connus. La connaissance du domaine qui ne vit que dans votre tête n'est pas évolutive, et c'est le but de ce rôle.

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Créez des ressources analytiques auxquelles les gens font confiance sans vous le demander au préalable : des modèles dans dbt, des explorations dans LookML, des tableaux de bord qui tiennent le coup.

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Utilisez nos outils d’agent comme multiplicateur de force et contribuez-y. Nourrissez-le de contexte sémantique, signalez les mauvaises réponses, durcissez les définitions dont il dépend.

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Contribuez à la plateforme de données là où elle vous débloque. Petites améliorations du modèle et du pipeline, débogage des écarts, aide en cas de panne.

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Traduisez dans les deux sens : le contexte commercial en une analyse robuste, la réalité des données en un langage sur lequel une partie prenante non technique peut agir.

À propos de vous

Au moins 3 ans d'expérience dans un rôle d'analyse (analyste de données, analyste BI, analyste commercial, ingénieur analytique ou similaire), y compris une réelle expérience en tant que partenaire d'analyse direct d'une équipe commerciale telle que le marketing, les ventes ou la finance.

La curiosité est ce que nous recherchons réellement :

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Vous êtes mal à l'aise lorsque vous ne comprenez pas pourquoi un nombre est ce qu'il est, et vous creusez jusqu'à ce que vous y parveniez.

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Vous posez la question derrière la question. Lorsque quelqu'un demande un tableau de bord, vous découvrez de quelle décision il s'agit.

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Vous préférez apprendre un nouveau domaine plutôt qu'un nouvel outil.

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Vous êtes à l’aise sans exigences entièrement définies et vous créez une structure là où il n’en existe pas encore.

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Vous vous souciez plus d’être utile et clair que de tableaux de bord soignés.

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Vous voulez être un partenaire de l'entreprise, pas une file d'attente de demandes.

Du point de vue des compétences, vous apportez :

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SQL fort et un réel confort de travail directement dans un entrepôt. Vous pouvez obtenir une réponse sans vous tenir la main.

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Expérience de possession d'ensembles de données et de tableaux de bord dont dépendent les équipes non techniques.

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À l'aise de travailler dans un dépôt : git, branches, pull request, révision de code. Nos analyses résident dans des dépôts dbt et LookML contrôlés en version, et non dans des requêtes enregistrées.

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Vous travaillez déjà quotidiennement avec des agents IA et vous êtes à juste titre sceptique à leur égard. Vous pouvez expliquer comment vous avez vérifié une réponse, pas seulement comment vous en avez produit une.

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Communication écrite claire, en particulier sur les limites, les mises en garde et ce qu'un numéro ne dit pas.

Agréable à avoir, et vraiment pas obligatoire :

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Python, dbt, Looker ou LookML, Snowflake ou ClickHouse

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Expérience d'abonnement ou de domaine fintech

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Données en grand volume

Ce que nous proposons :

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Fonds propres compétitifs dans une startup de série C à croissance rapide soutenue par des investisseurs de premier plan, dont Y Combinator

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Fenêtre de 10 ans pour exercer les options sur actions acquises

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Un environnement entièrement distant conçu autour de l’autonomie et de la flexibilité

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4 à 5 semaines de congés flexibles par an

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Bureau payant dans un espace de coworking

•
Budget de l’espace de travail et allocation de formation continue

Un entretien chez RevenueCat…

Source : Jobicy (https://jobicy.com/jobs/155241-data-analyst-4)