Analytics Engineer - Stage 6 mois - Paris

KraaftAnalytics Engineer - Stage 6 mois - ParisJob summaryInternship(6 to 12 months)ParisA few days at homeSalary: €1.5K to 1.8K a monthStarting date: May 24, 2026Education: Master's DegreeSkills & expertiseAutomation toolsMetabaseBigQueryDBTIntercom+5ApplySave2 months agoShareKraaftInterested in this job?ApplySaveQuestions and answers about the jobIs it mandatory to attach a resume?Does this position allow remote work? What type of contract is offered for this position?Is a cover letter mandatory to apply for this position?What is the start date of the contract?The positionJob descriptionCoucouuu 👋 Nous c’est Kraaft, la “Super App des chantiers” ! Notre mission ? Simplifier la vie de millions de travailleurs dans le monde du BTP pour qu’ils puissent finir plus tôt et profiter d’un bon barbecue ou d’un happy hour à la maison. 🍔🍻Lancée il y a 6 ans, Kraaft c’est aujourd’hui 40 000 utilisateurs actifs, dans plus de 14 pays, et une équipe de 70 personnes ultra motivées. 💪Et si t’en faisais partie ? 👀Un stage data où tu passes tes journées à nettoyer des CSV dans un coin ? Non merci. Un stage où tu modélises en dbt, tu construis des pipelines qui alimentent les équipes Finance, Sales et CS, tu crées des dashboards Metabase que tout le monde utilise vraiment — et où dès J+15 tu livres déjà en prod ? C’est ici. 💛On a posé les fondations. Toi, tu construis les étages !Le premier trimestre a été la phase n°1 de construction de notre édifice : terrassement + fondations. Prioriser les flux de données essentiels au métier, connecter nos outils métiers, et construire une base architecturale stable et évolutive grâce à une super agence data.Résultat aujourd’hui : on a une infrastructure data réelle, construite sur BigQuery + dbt, avec une organisation Bronze / Silver / Gold propre, qui croise nos données marketing (downloads, régies publicitaires, données client) via des scripts Python (dlt) et des connecteurs sur-mesure.Ce que nous recherchons maintenant, c’est quelqu’un pour le faire vivre, l’étendre, et le rendre utile à toute l’entreprise. C’est exactement ce que tu vas faire ! ✨Concrètement, à quoi tu peux t’attendre ?🗓 J+15 — Tu comprends l’archi 🧠Tu as exploré l’architecture data existante de bout en bout. Tu es capable de faire des modifications réelles : faire remonter un nouveau champ depuis Hubspot jusqu’à la table des KPIs pour que l’équipe Sales puisse pousser ses analyses — par exemple.🗓 J+60 — Tu es en plein chantier 🏗️Tu construis des pipelines propres pour nos données produit, clients et finance. On ne part pas de zéro — tu t’appuies sur l’existant pour structurer, modéliser et fiabiliser ce qu’on n’a pas encore eu le temps de traiter correctement.🗓 J+180 — Tu rayonnes sur toute l’entreprise 🌞Selon tes envies et ton profil : tu formes les équipes métiers à mieux utiliser Metabase, tu conçois le cockpit data entreprise pour le produit, ou tu écris des scripts Python (dlt) pour ingérer de nouvelles sources de données encore manquantes (Intercom, par exemple). Tu choisis où tu mets ton énergie. :DCe sur quoi tu vas travaillerModélisation dbt — concevoir et maintenir des modèles robustes, testés et bien documentés dans BigQuery, en cohérence avec l’architecture Bronze / Silver / Gold.Fiabilité de la donnée — basculer les logiques de filtrage et de nettoyage qui vivent encore dans Metabase vers dbt, pour une source de vérité unique et maintenable.Pipelines métiers — construire des pipes propres pour les données finance, CSM et produit (cockpit ABM), en remplaçant les imports bancals qui existent parfois aujourd’hui.Dashboarding — créer des dashboards Metabase clairs, utiles et adoptés par les équipes (Sales, Finance, CS, Marketing).Data enablement (selon profil) — selon ton appétit, travailler main dans la main avec les équipes métiers pour qu’elles comprennent la donnée et sachent l’utiliser en autonomie.Ingestion (selon profil) — selon ton appétit, écrire des scripts Python (dlt) pour connecter de nouvelles...