Data Analytics & Engineering Manager - CDI - Parispass Culture

Opérateur de l’État depuis janvier 2026, le pass Culture est l’acteur de référence des politiques publiques d’éducation artistique. Notre mission : sensibiliser la jeunesse à la diversité des expressions culturelles et en faciliter l’accès sur tout le territoire.

Depuis son lancement, le pass Culture a accompagné près de 5 millions de jeunes de 15 à 21 ans : il leur permet de découvrir et explorer la culture grâce à une application gratuite et géolocalisée.

Véritable média culturel, le pass propose un accès simplifié aux événements, lieux et biens culturels près de chez eux.

L’écosystème Tech & Data

Au pass Culture, la donnée est un actif stratégique au cœur de notre mission d’intérêt général : rendre la culture accessible à toutes et tous. Avec un écosystème de 4 millions d’utilisateurs, 45 k partenaires culturels et un catalogue varié de 150 millions d’offres, l’échelle de notre action implique des défis analytiques de grande envergure.

Notre Practice Data (15 experts) s’appuie sur des fondations techniques solides : une stack moderne (dbt, Airflow, Bigquery, Metabase), des pipelines depuis et vers de multiples sources et une culture data déjà bien implantée. L’enjeu est de capitaliser sur cette infrastructure pour passer à l’échelle supérieure : diffusion de nos données à nos partenaires, animation d’une communauté de data champions interne au sein des différentes directions et animation d’un Observatoire des pratiques culturelles.

Le poste

En tant que Data Analytics & Engineering Manager, tu seras le/la chef·fe d’orchestre de l’une de nos squad (composée de 3 Data Analysts, 1 Data Engineer et 1 Analytics Engineer). Tu auras un rôle à la fois manager de proximité garant de l’évolution de ta squad et référent stratégique, capable d’accompagner le top management dans ses décisions. Ton objectif sera de consolider l’utilisation de la donnée au pass Culture pour ancrer définitivement une véritable culture de l’impact, et rendre l’ensemble des équipes métiers autonomes dans leur utilisation quotidienne de la donnée.

Pour mener à bien cette mission, tu travailleras en binôme avec un Tech Lead Data. Tandis qu’il garantira l’excellence de l’architecture technique, tu porteras la vision produit, l’impact business et le développement humain de ton équipe.

Tes missions seront réparties autour de 4 axes majeurs :

1. Management d’équipe

• Piloter et faire grandir l’équipe : Assurer le management RH et opérationnel de la squad. Tu seras le coach stratégique de l’équipe, avec une attention particulière sur la montée en puissance des experts.

• Gérer la roadmap : Agir comme le point d’entrée des besoins métiers.Tu devras définir, prioriser et suivre la roadmap de la squad pour maximiser la valeur délivrée. Tu assureras une bonne gestion de la demande en adéquation avec les capacités de l’équipe.

2. Aide à la Décision

• Orienter la Direction : Synthétiser les analyses en recommandations stratégiques claires et impactantes pour le Top Management.

• Soutenir le Produit : Accompagner les PM, co-construire les plan de tracking et systématiser les frameworks d’expérimentation (A/B testing, analyse causale) au sein des différentes squads.

3. Adoption & Démocratisation

• Fiabiliser : Établir des définitions claires et des jeux de données de confiance pour toute l’entreprise.

• Autonomiser : Rendre la donnée facilement accessible pour que les équipes puissent répondre elles-mêmes à leurs questions courantes via des outils de self-service.

• Acculturer : Former et accompagner les équipes internes à la maîtrise des outils via la Data Académie.

4. Rayonnement Externe

• Mener des projets d’envergure : Piloter des initiatives stratégiques externes de grande ampleur, comme le volet analytique du futur Observatoire du pass Culture ou nos projets de mise à disposition des données en Open Data.

• Valoriser l’écosystème : Superviser le partage de données (reportings automatisés, Reverse ETL) avec les équipes internes et externes.

Notre stack

Toute notre infrastructure est open source (repos accessibles surGitHub).

• Infrastructure : GCP (GCS, K8s, Compute Engine, CloudSQL, VertexAI)

• ELT / Modélisation : Airflow, BigQuery, dbt, Semantic Layer, Clickhouse

• Data Visualisation : Metabase, Looker Studio

• ML : Python, Tensorflow / Pytorch, MLFlow

• Data Ops : Github Actions, ArgoCD, Grafana, Terraform

Expérience : Au moins 7 ans d’expérience (Data Analytics, Analytics Engineering, Data Engineering, …), avec une première expérience en management d’équipes.

Hard Skills :

• Maîtrise des outils de l’ecosystème data (SQL, Python, Data visualisation) et expertise confirmée sur la Modern Data Stack

• Solide bagage quantitatif (statistiques, frameworks d’expérimentation, A/B testing).

• Expérience dans le déploiement de projets data complexes (Open Data, semantic layers, reporting à grande échelle, semantic layers).

Soft Skills :

• Product Mindset : Capacité à prioriser, à challenger les demandes et à traduire des besoins flous en spécifications claires.

• Excellente communication : capacité à transformer une analyse complexe en recommandations claires pour des audiences non-techniques et des dirigeants (Comité de direction / Comité stratégique).

• Leadership naturel, rigueur organisationnelle et pragmatisme technique.