Stage/Alternance - Data Engineer / Analyst

Descriptif du poste

On recrute un·e stagiaire ou alternant·e pour renforcer l’équipe Tech & Produit d’Enrise sur un sujet devenu stratégique à mesure que l’entreprise grandit : transformer notre donnée en un vrai levier de décision, pour les fondateurs comme pour les équipes métier.

Tu rejoindras l’équipe Tech & Produit (Clément CTO, Guillaume et Louis software engineers, Alix et Marie côté produit) et travailleras en lien étroit avec l’ensemble des équipes métier (Finance, Ops, Ingénierie, Sales) qui consomment et produisent de la donnée au quotidien.

Bonne nouvelle : l’équipe Tech & Produit a déjà un solide background data. SQL, Python, warehouses, transformations, dashboards : ce sont des sujets qu’on a déjà pratiqués en production. Tu rejoins donc une équipe avec qui tu peux échanger techniquement, faire reviewer ton code, et te challenger sur les choix d’archi data.

Le poste s’articule autour de quatre axes complémentaires :

• La fiabilisation des pipelines de données : s’assurer que la donnée qui arrive dans Metabase est consolidée, cohérente et à jour.
• La construction de dashboards et de reporting : transformer la donnée brute en outils de pilotage utiles pour chaque équipe.
• L’IA appliquée à la data : explorer et mettre en place des outils de text to SQL (on utilise Metabase et Claude) pour permettre à n’importe qui dans l’entreprise de discuter avec la donnée en langage naturel.
• La formation et l’évangélisation data : faire monter le niveau d’autonomie des équipes métier sur Metabase et la donnée en général.

C’est un poste à fort impact et très transverse, dans lequel tu touches à la fois à la technique (SQL, Python, AWS, Airbyte, Supabase) et au métier (comprendre ce que les équipes veulent piloter, et pourquoi).

Ta mission n°1 : fiabiliser nos pipelines de données

C’est la première brique du job : sans données propres, ni les dashboards ni les outils IA n’ont de valeur.

Concrètement, tu interviens sur toute la chaîne :

• Ingestion : on utilise Airbyte pour synchroniser nos sources (CRM, outils internes, fichiers Sheets, etc.) vers notre warehouse . Tu participes à la mise en place de nouveaux connecteurs, au monitoring des syncs, et à la résolution des incidents.
• Transformation : on fait nos transformations en SQL, branchées sur Metabase. Tu écris, refactores et documentes ces scripts pour qu’ils restent maintenables et que les modèles soient compréhensibles par toute l’équipe.
• Qualité : Tu seras force de proposition pour garantir les data contracts auprès des équipes métier en t’appuyant sur des tests de qualité de donnée (volumes, fraîcheur, doublons, valeurs manquantes).

Pourquoi c’est central ? Une donnée fausse dans un dashboard, c’est pire que pas de dashboard du tout : on prend de mauvaises décisions sans s’en rendre compte. Ta première mission, c’est de faire en sorte que ce qui est affiché soit vrai.

Ta mission n°2 : construire les dashboards qui pilotent l’entreprise

Une fois la donnée fiable, il faut la rendre utile. On utilise Metabase comme outil de visualisation interne, et on a déjà une vingtaine de dashboards en production — mais beaucoup sont à refondre, à compléter, ou à créer.

Concrètement :

• Tu recueilles les besoins auprès des équipes métier (Finance, Ops, Ingénierie, Sales) : qu’est-ce qu’elles veulent voir, à quelle fréquence, pour décider quoi ?
• Tu traduis ces besoins en modèles SQL et en dashboards Metabase lisibles, actionnables et autonomes.
• Tu suis l’usage : un dashboard qui n’est jamais ouvert ne sert à rien. Tu itères avec les utilisateurs pour qu’ils s’en servent vraiment.

Tu travailles main dans la main avec les équipes métier pour identifier les KPIs clés de chaque pôle, et avec les fondateurs pour définir les indicateurs de pilotage de l’entreprise.

Ta mission n°3 : explorer la data conversationnelle avec l’IA

C’est le sujet exploratoire du poste, et probablement le plus excitant. L’idée : permettre à n’importe qui chez Enrise de poser une question à la donnée en langage naturel, sans avoir à connaître SQL ni à savoir où trouver l’info.

Concrètement :

• Tu expérimentes avec Claude et les connecteurs pour brancher un agent IA directement sur Metabase, le warehouse, ou nos outils internes.
• Tu construis des workflows IA (potentiellement via n8n) pour automatiser des tâches récurrentes liées à la data : alertes, résumés hebdo, exports, briefs.
• Tu mesures ce qui marche, ce qui ne marche pas, et tu documentes les apprentissages pour qu’Enrise développe une vraie expertise sur le sujet.

C’est un terrain de jeu encore peu balisé dans l’industrie : tu auras de l’autonomie pour proposer des approches, tester, et arbitrer.

Ta mission n°4 : faire monter le niveau data de toute l’entreprise

La data ne sert à quelque chose que si les équipes savent s’en servir. Une partie clé du poste, c’est de rendre chaque équipe métier autonome sur Metabase et sur la donnée en général.

Concrètement :

• Tu accompagnes les équipes Finance, Ops, Ingénierie et Sales sur Metabase : prise en main, requêtes courantes, cas d’usage récurrents.
• Tu partages les bonnes pratiques (conventions de nommage, lecture d’un dashboard, sources fiables) pour qu’il existe un langage data commun dans l’entreprise.
• Tu fais monter le niveau global : sessions de partage, documentation utilisateur, démos régulières des nouveaux outils.

L’objectif : qu’Enrise devienne vraiment data-driven, plutôt que de dépendre de la tech à chaque question.

En complément, tu participeras aussi à :

• La documentation et la gouvernance de la donnée : dictionnaire de données, conventions de nommage, schéma du warehouse, runbooks. C’est ce qui permet de scaler la stack data dans la durée.
• La définition des KPIs business : avec les fondateurs et les leads d’équipe, identifier les métriques qui comptent vraiment et structurer le reporting autour.
• La veille tech et IA : se tenir au courant des outils, des techniques et des approches émergentes (data stack moderne, agents, MCP, etc.).

Profil recherché

On cherche un·e stagiaire ou alternant·e curieux·se, rigoureux·se et autonome, qui aime autant la technique que le métier, et qui a envie de toucher à plein de sujets différents dans une boîte à impact qui bouge vite.

• Tu es étudiant·e en Bac +4/5 : école d’ingé généraliste, Master data/statistiques, ou école de commerce avec une forte appétence data.
• Tu as déjà une première expérience significative (stage long, alternance précédente, projet data conséquent en école ou en perso) — c’est un gros plus.
• Tu es à l’aise en SQL (ou tu veux le devenir très vite) : c’est l’outil n°1 du quotidien.
• Tu sais coder en Python — pas besoin d’être expert·e, mais tu n’as pas peur de lire et d’écrire un script de transformation.
• Tu t’intéresses à l’IA et aux LLM : tu as déjà joué avec Claude, ChatGPT ou équivalent, et tu veux aller plus loin qu’un simple prompt.
• Tu sais structurer ton travail, prioriser et avancer sans qu’on te tienne la main.
• Tu as un bon relationnel et tu as envie d’échanger avec plusieurs interlocuteurs : tu vas échanger avec la tech, le produit, et toutes les équipes métier pour comprendre leurs besoins.
• Tu cherches un stage ou une alternance à impact, dans un secteur (l’énergie solaire) qui a du sens et un vrai potentiel de croissance.

Évidemment, on liste ici toutes les compétences qu’on recherche, mais si tu ne coches pas toutes les cases, n’hésite pas à : postuler quand même. Ce qui compte le plus, c’est la curiosité et la rigueur — le reste s’apprend.

On accompagne nos stagiaires et alternants — concrètement, ça veut dire qu’on prend le temps de t’expliquer, de te former, de relire ce que tu produis. Si tu as la curiosité et la rigueur, l’équipe s’occupe du reste.

Ça matchera si :

• Tu es rigoureux·se : tu vérifies tes chiffres, tu recoupes tes sources, tu ne livres pas un dashboard sans avoir contrôlé que les totaux tombent juste.
• Tu es curieux·se : tu as envie de comprendre comment fonctionne un pipeline, un schéma de base, un agent IA. Tu lis la doc, tu testes, tu poses les bonnes questions.
• Tu es pragmatique : tu préfères livrer une v1 utile et itérer, plutôt que de viser le système parfait qui n’existera jamais.
• Tu es ambitieux·se : tu veux un poste formateur, transverse, dans une boîte qui te laisse de la place pour proposer et construire.

Déroulement des entretiens

1. Échange téléphonique avec un membre de l’équipe Tech (30 min)
2. Entretien physique et case study data (SQL + un peu de modélisation, ou prototype IA) avec l’équipe Tech l’équipe Tech&Produit (1h)
3. Échange final avec un des co-fondateurs (30 min)