Ingénieur principal en analyse

Aimez-vous transformer des questions commerciales complexes en données auxquelles les gens peuvent avoir confiance ? Pouvez-vous relier le parcours client depuis la première touche marketing jusqu'à la conversion des ventes, les revenus, la fidélisation et l'utilisation du produit et expliquer les chiffres tout aussi clairement à un ingénieur, un directeur marketing et un directeur financier ? AIHR est à la recherche d'un ingénieur principal en analyse agentique pour devenir le responsable fonctionnel pratique de notre équipe de deux personnes Données et analyses. Vous serez responsable de la traduction de questions commerciales interfonctionnelles en mesures fiables, en modèles sémantiques gouvernés et en analyses agentiques prêtes à la décision ; définir la direction analytique; et construisez vous-même les modèles les plus critiques. Vous transformez les données brutes en produits gouvernés qui orientent la prise de décision pour nos partenaires commerciaux.

À propos de l’AIHR

Fondée en 2016 avec pour mission de pérenniser les RH, l'Academy to Innovate HR (AIHR) est devenue le leader mondial du marché de la formation en ligne pour les professionnels des RH. Nous accompagnons des clients dans plus de 140 pays, notamment des organisations telles qu'Unilever, Reckitt, Goldman Sachs, Philips, Deloitte, Nike, Heineken et UBS. Notre objectif est de perfectionner et d’autonomiser continuellement un million de professionnels des ressources humaines.

Aujourd'hui, nous sommes une équipe internationale de plus de 100 personnes représentant plus de 30 nationalités. Nous sommes motivés par l'excellence, l'innovation et la soif de croissance, tout en restant amicaux, enthousiastes et déterminés à nous entraider pour réussir.

Travailler chez AIHR signifie assumer de réelles responsabilités, améliorer notre façon de fonctionner et avoir la liberté de nous développer dans de nouveaux domaines et de façonner votre rôle à mesure que l'entreprise se développe.

Rôle et responsabilités

L'équipe Données et analyses d'AIHR fait partie des opérations commerciales. Vous travaillerez aux côtés de Vahid, notre ingénieur de données senior, et relèverez de Leo, notre vice-président des opérations commerciales. Notre base d'ingestion et d'entrepôt est largement établie : les données provenant de systèmes tels que HubSpot et de notre propre LMS transitent par les pipelines ETL vers Snowflake. Grâce à des projets spéciaux, nous construisons des couches sémantiques gouvernées afin que l'entreprise puisse fournir elle-même des analyses fiables via Power BI, Metabase et les outils d'IA.

Votre rôle est responsable de l'étape la plus importante : traduire une question commerciale en une définition claire, un modèle bien conçu et des analyses conversationnelles/agentiques auxquelles vos dirigeants font confiance. Vous définirez l'architecture analytique, les normes dbt et la feuille de route, tandis que Vahid se concentrera sur l'ingestion, la fiabilité de l'entrepôt et la mise en œuvre de l'ingénierie. Vous construirez tous les deux : vous fournirez personnellement les modèles commerciaux les plus critiques, examinerez les mises en œuvre et vous assurerez que les résultats sont utilisables par l'entreprise.

Ce rôle n'a pas de subordonnés directs. Votre collègue, Vahid, reste dirigé par le vice-président des opérations commerciales, tandis que vous disposez de droits de décision fonctionnels clairs sur les définitions de métriques, la conception du modèle sémantique, la qualité analytique, les normes dbt et les priorités techniques. Il s'adresse à quelqu'un qui souhaite diriger par l'expertise tout en restant proche du travail.

Ce que vous posséderez

• Posséder et exécuter une feuille de route glissante sur un an en matière de données et d'analyses, en équilibrant les besoins commerciaux urgents avec le travail de base. Guidez Vahid à travers des priorités claires, des révisions de conception, des révisions de code et des modèles de modélisation réutilisables.

• Diriger la découverte dans les domaines du marketing, des ventes, de la réussite client, des produits et des finances pour découvrir la décision derrière une demande et la traduire en définitions de métriques convenues, en couches sémantiques gouvernées et en modèles de données qui connectent le cycle de vie complet du client.

• Définir l'architecture analytique et les normes dbt ; concevez, construisez, testez et documentez vous-même les modèles gouvernés les plus critiques à l'aide de SQL et dbt.

• Posséder le cadre de mesure de l'entonnoir complet : depuis la portée marketing, la génération de la demande, l'attribution et le coût d'acquisition de clients en passant par la conversion des prospects et du pipeline, le cycle de vente, les réservations et les revenus jusqu'à l'intégration, l'adoption du produit, l'expansion, le renouvellement, le désabonnement et la valeur à vie du client. Gardez les définitions de base des revenus récurrents de qualité financière et réconciliées tout en montrant comment l'activité en amont détermine les résultats pour les clients en aval.

• Posséder la logique et la qualité des tableaux de bord exécutifs et des analyses en libre-service sur Power BI, Metabase et les interfaces compatibles avec l'IA. Présentez les résultats aux hauts dirigeants, expliquez chaque hypothèse et répondez de manière constructive aux défis.

• Travailler en étroite collaboration avec Vahid sur les exigences en matière d'entrepôt et de pipeline, résoudre les chiffres contradictoires à la source et améliorer la qualité technique de l'équipe. Appliquez l’IA là où elle améliore la vitesse de développement ou l’accès aux données, tout en faisant preuve d’un bon jugement en matière de confidentialité, de gouvernance, de validation et de confiance.

Une semaine typique

Il s’agit d’un rôle de premier plan pratique. L'équilibre exact variera en fonction des priorités de l'entreprise, mais vous devez vous attendre à ce qu'environ la moitié de votre temps reste proche des données (création, examen et enquête) et le reste soit réparti entre la découverte, le leadership fonctionnel et l'aide à la décision.

• Concevoir ou améliorer un modèle dbt qui connecte les données sur HubSpot, notre LMS, la facturation ou d'autres systèmes sources ; écrire le SQL, les tests, la documentation et la logique métrique nécessaires pour le mettre en production.

• Organisez des sessions de découverte avec les leaders du marketing, des ventes, de la réussite client, des produits ou des finances pour clarifier la décision qu'ils doivent prendre, contester la mesure demandée et se mettre d'accord sur la définition.

• Travailler côte à côte avec Vahid sur les exigences en matière de données sources, les choix d'architecture et la mise en œuvre ; révisez le code et débloquez la livraison sans confier tout le travail technique.

• Étudier une question commerciale ou relative au cycle de vie d'un client, améliorer un tableau de bord exécutif ou fonctionnel et présenter la conclusion (y compris les hypothèses et les limites) à l'équipe de direction concernée.

• Redéfinissez les priorités de la feuille de route Data & Analytics, résolvez les demandes concurrentes et investissez dans la couche sémantique, la gouvernance et les bases de modélisation réutilisables qui réduisent le travail ad hoc futur.

À quoi ressemble le succès…

Source : Arbeitnow (https://www.arbeitnow.nl/jobs/companies/aihr/lead-analytics-engineer-rotterdam-137108)