Pennylane

Data Analyst

Job description

Pennylane est la plateforme comptable et financière tout-en-un pour les dirigeants et les experts comptables. Une source unique de vérité pour les données financières, exploitée d'un côté par les entrepreneurs dans le pilotage de leur activité (facturation, paiements, gestion des fournisseurs, trésorerie, rentabilité, etc) et d'un autre côté par les comptables afin de tenir une comptabilité au fil de l'eau.

Nous permettons aux entrepreneurs comme aux comptables de faire d'énormes économies de temps, de prendre les bonnes décisions et de se concentrer sur des services à forte valeur ajoutée.

Nous sommes en forte croissance, soutenus par des investisseurs de renom, et recrutons dans toute l'Europe des ingénieurs et profils data pour rejoindre de notre équipe Tech remote.

‍‍ Contexte et équipe

    • Pennylane a été lancée début 2020 et nous sommes déjà plus de cent cinquante ! Nos locaux sont situés à Paris, et notre équipe tech & data a la particularité d’être remote-first. L’équipe se réunit en personne quelques jours par mois à Paris.
    • L'équipe Data est aujourd'hui composée de Thomas (Head of Data) Grégoire (Data Scientist), Marc (Data Engineer), Duo (Data engineer) et Robin (Data analyst)

Ta mission

    • En quelques mots : utiliser ton expérience en analyse de données pour aider nos équipes à améliorer l’expérience des comptables et chefs d’entreprise utilisateurs de Pennylane.

    • En détails :
    • Assurer un soutien technique aux utilisateurs de données et promouvoir la culture “data-driven”
    • Collaborer avec les autres équipes sur leurs cas d’usage plus complexes, en produisant des analyses, dashboards, KPI
    • Collaborer avec les Data Engineers pour améliorer la qualité et l’intelligibilité de nos modèles de données

Pourquoi nous ?

    • Pour la vision : nous voulons changer la vie de milliers d'entrepreneurs en Europe
    • Pour l'ambition : nous grossissons très rapidement et voulons devenir un leader de l'industrie fintech au cours des 3 prochaines années
    • Pour la courbe d'apprentissage : partager et apprendre au quotidien de notre équipe Tech & Data très expérimentée
    • Pour l'autonomie : nous sommes une entreprise product-led où la prise de décision est décentralisée, chaque équipe disposant d'une grande autonomie
    • Pour l'environment : nous construisons une culture fondée sur la confiance, l'autonomie et la bienveillance, afin que chacun puisse se sentir à sa place

On attend de toi...

    • L’envie d’avoir un impact sur les problématiques business et produit, d’être force de proposition auprès des autres équipes.
    • De l’aisance pour communiquer, et utiliser les données pour convaincre des interlocuteurs non techniques.
    • Une expérience significative (> 2 ans) et variée dans la manipulation, l’analyse et la visualisation des données.
    • La capacité de contribuer à la définition de nos modèles de données, et de formuler des critères de validation de la fiabilité de nos données
    • Une utilisation experte d’un langage de requête type SQL

    • Bonus skills:
    • Python, git, DBT
    • Expérience dans une entreprise Tech

Ce que l'on peut offrir :

    • Salaire compétitif + actions
    • Mutuelle Alan
    • Ordinateurs Mac
    • Possibilité de télé-travailler totalement
    • Budget pour les frais de coworking ou d'équipement à domicile
    • Une stack data moderne, dans le cloud
    • Des événements Tech réguliers à Paris, et un événement Pennylane par an
    • Une véritable culture Tech & Data avec une équipe expérimentée et motivée
    • Des plans de carrière pour toujours plus apprendre et grandir chez Pennylane

Le processus de recrutement

    • Un premier entretien avec notre Talent Acquisition Manager (30 min)
    • Une discussion avec l'équipe data pour faire connaissance et répondre à tes questions (30 min)
    • Un test technique hors ligne pour valider tes compétences en SQL (30 min)
    • Un présentation d'un projet passé pour en savoir plus sur ton expérience (45 min)
    • Une étude de cas afin d'aborder un sujet data en lien avec nos priorités (45 min)
    • Un entretien avec les fondateurs autour de la culture d'entreprise (30 min)

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