Intern Data Products Analyst - March

Job description

Fondée en France en 2016, MyTraffic a pour mission de donner aux professionnels du commerce les meilleures analyses et insights en matière de données de localisation afin de prendre des décisions plus éclairées au quotidien et de concevoir les meilleures expériences en points de vente physiques. Nous accompagnons déjà plus de 500 clients dans plusieurs secteurs — Retail, Immobilier, Villes et Véhicules Électriques (EV Connect) — à travers toute l’Europe. Nous les aidons à développer leur activité, analyser ou prédire la performance de leurs investissements, mieux comprendre les comportements clients et benchmarker leurs résultats face à la concurrence. Soutenue par une levée de fonds de 30 M€ en Série B en novembre 2022 et renforcée par l’acquisition stratégique de Geoblink en janvier 2024, Mytraffic est devenue la plateforme leader européenne en location intelligence. L’année 2026 sera un moment clé pour Mytraffic. Nous rejoindre aujourd’hui, c’est participer à une transformation majeure, avec le lancement d’un produit propulsé par l’IA et la redéfinition de notre stratégie go-to-market autour d’une forte approche Product-Led Growth. 📘 Descriptif du poste : Intégrer l’équipe Data Products, qui construit et fiabilise les bases de données (points d’intérêt, enseignes, polygones) sur lesquelles Gini s’appuie pour répondre. Tu travailleras au quotidien avec Adrien, Data Product Manager, en apportant un soutien opérationnel et technique à l’équipe, tout en développant une bonne compréhension des enjeux Business et Product. 💼 Tes principales missions : Tu interviendras principalement sur des projets nécessitant une expertise technique, et tu monteras en compétences sur les problématiques business, product et d’aide à la décision: Data quality & Reporting : Analyser des échantillons de données afin d’évaluer leur pertinence, leur cohérence et leur fiabilité Contribuer à la mise en place et au suivi d’indicateurs de qualité data Identifier des anomalies et participer à leur résolution en lien avec les équipes techniques Tester les réponses de Gini sur des cas concrets (données manquantes, incohérences) et remonter les écarts aux équipes Produit et Tech Data Collection & Enrichment Réaliser du scraping de données open source afin d’enrichir nos bases de données Structurer, nettoyer et documenter les données collectées en lien avec l’équipe tech Opérations & Gestion de projets Participer à des projets d’amélioration continue des bases de données Intervenir sur toutes les étapes : identification du problème, analyse, proposition de solution et mise en œuvre Collaboration & soft skills Travailler en étroite collaboration avec les équipes Commerciales, Produit et Tech Contribuer à la qualité et à la cohérence de notre produit grâce à une communication claire et structurée Développer une vraie compréhension des enjeux business liés à la data Gagner en autonomie sur des sujets à fort impact opérationnel 🫵 À propos de toi : Étudiant(e) en école d’ingénieurs ou université de premier plan Forte appétence pour la Data et l'analyse À l’aise avec Excel, Python, SQL, web scraping Autonome, rigoureux(se), méthodique et orienté(e) résultats Excellent relationnel, esprit d’équipe et capacité d’adaptation Un plus : une première expérience dans un environnement Tech/Data 🎁 Ce que nous offrons ✅ Un environnement stimulant : scale-up en pleine transformation autour de Gini, rythme rapide, responsabilités concrètes ✅ Un apprentissage accéléré : montée en compétences en data, outils business, gestion de projet et soft skills ✅ Un environnement bienveillant : esprit collaboratif, accompagnement managérial, cadre de travail premium (Paris 10e) ✅ Une expérience valorisante sur ton CV avec un scope polyvalent et stratégique ✅ Une rémunération compétitive : 1 200 € brut/mois + prime de fin de stage + tickets restaurant ⚙️ Le Process de Recrutement 1️⃣ Entretien 1 (45 min – en physique) avec Adrien ton futur manager: rencontre + mini étude de cas 2️⃣ Entretien 2 (45 min – visio) avec un(e) autre membre de l’équipe Data Products : approfondissement + cas pratique