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Analytics Engineer Intern - B2B Master Data (x/f/m)
Высокий балл за сильный технологический стек (dbt, Dagster, GCP) и престижность компании Doctolib. Это отличный старт карьеры с реальным влиянием на бизнес-процессы в крупном европейском единороге.
Сложность вакансии
Для стажировки требования достаточно серьезные: ожидается владение Python и SQL, а также понимание CI/CD. Однако это отличная возможность для старта, так как компания готова обучать работе с Dagster и GCP.
Анализ зарплаты
Для стажировок в сфере Data в Париже уровень компенсации обычно составляет от 1000 до 1600 евро в месяц в зависимости от образования и компании. Doctolib как топовый работодатель обычно предлагает конкурентные условия в верхней части этого диапазона.
Сопроводительное письмо
I am writing to express my strong interest in the Analytics Engineer Intern position within the B2B Master Data team at Doctolib. As a student passionate about data engineering and its direct impact on business growth, I am particularly drawn to Doctolib's mission of improving healthcare through technology and your sophisticated tech stack involving Dagster, dbt, and GCP.
During my academic projects and previous experiences, I have developed a solid foundation in SQL and Python, specifically applied to data modeling and pipeline construction. I am eager to apply these skills to help enrich Salesforce data and ensure high data quality for your Sales and Marketing teams. My proactive approach and ability to communicate effectively in both English and French will allow me to collaborate seamlessly with cross-functional stakeholders.
I am especially excited about the opportunity to work in a "builder" environment where I can contribute to the backbone of Doctolib's B2B strategy. I am confident that my technical curiosity and commitment to software excellence (CI/CD, documentation) make me a great fit for your team starting in July 2026.
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Присоединяйтесь к Doctolib, чтобы строить будущее цифрового здравоохранения и развивать свои навыки в современной дата-стеке!
Описание вакансии
À propos du poste
En tant que stagiaire Analytics Engineer au sein de l’équipe B2B Master Data de Doctolib, vous serez au cœur de notre moteur de croissance. Notre mission consiste à faciliter, coordonner et piloter des flux de données de haute qualité pour nos équipes Sales et Marketing.
Nous cherchons un·e builder. Vous développerez des processus et des pipelines de données robustes pour enrichir et améliorer la qualité des données Salesforce, afin de garantir à nos équipes métiers de travailler avec des données aussi exactes, fraîches et complètes que possible.
Vos responsabilités incluront notamment de:
- Développement de pipelines de données: Concevoir et mettre en place des flux de données automatisés pour synchroniser et enrichir notre B2B Master Data dans Salesforce.
- Observabilité et fiabilité: Mettre en place la supervision de la qualité, de la fraîcheur et de la lignée des données afin d’identifier et de corriger proactivement les problèmes.
- Excellence logicielle: Appliquer les bonnes pratiques CI/CD à vos workflows data pour garantir un code de haute qualité et des déploiements fluides.
- Analyser, concevoir et construire des solutions pour améliorer la qualité des données et résoudre les problèmes opérationnels signalés par nos équipes Sales, Marketing et Ops.
Notre environnement technique
- Nos solutions reposent sur une plateforme 100 % cloud native, compatible web et mobile, multilingue, et adaptée aux exigences de chaque pays et spécialité de santé.
- Notre stack data est composée de Dagster, dbt, Google Cloud Platform (BigQuery…).
- Nous utilisons l’IA de manière éthique dans nos produits pour donner plus de moyens d’agir aux patient·es et aux soignants. Découvrez notre vision IA ici et notre premier hackathon IA ici !
Profil recherché
Avant de poursuivre — si votre parcours ne correspond pas exactement à la description ci-dessous mais que vous pensez avoir les compétences, nous vous encourageons tout de même à postuler.
Vous pourriez être notre prochain·e coéquipier·e si:
- Vous êtes disponible pour un stage de 6 mois à partir de juillet 2026.
- Vous maîtrisez SQL et comprenez les fondamentaux du data modeling.
- Vous avez une solide pratique de Python appliquée à l’ingénierie des données.
- Vous communiquez clairement en anglais et en français, à l’écrit comme à l’oral.
- Vous êtes organisé·e, proactif·ve et à l’aise pour collaborer en transverse avec des parties prenantes non techniques.
Serait un plus:
- Une expérience pratique avec Dagster (ou un autre orchestrateur comme Airflow).
- Une familiarité avec Google Cloud Platform (GCP) et BigQuery.
- Une expérience des outils CI/CD et du versioning (Git), avec un goût pour la qualité du code et la documentation.
- Une expérience préalable au sein d’une équipe métier.
Pourquoi rejoindre l’équipe B2B Master Data ?
- Impact: Vous contribuez à construire la colonne vertébrale data de la stratégie B2B de Doctolib — l’équipe est récente et tout est à bâtir.
- Apprentissage: Vous livrez des data products de la découverte au déploiement et mesurez leur impact.
- Gestion des parties prenantes: Vous travaillez à l’interface entre Tech, Sales et Marketing et apprenez à traduire des besoins business en solutions techniques robustes.
Process de recrutement
- Un entretien avec notre Talent Partner (30 minutes)
- Un entretien avec Tanguy (manager recruteur) et Kareem (Senior Data Analyst) (1 heure)
Informations clés
- Type de contrat: Stage
- Durée: 6 mois
- Date de début: Juillet 2026
- Lieu: Levallois-Perret
- Mode de travail: Hybride — 3 jours par semaine au bureau
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- Git
- Python
- Salesforce
- SQL
- dbt
- CI/CD
- Google Cloud Platform
- BigQuery
- Data Modeling
- Dagster
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка базовых навыков моделирования данных, необходимых для работы с B2B Master Data.
Можете ли вы объяснить разницу между нормализованной и денормализованной схемой данных и в каких случаях лучше использовать каждую из них?
Вакансия предполагает работу с Salesforce и сложными потоками данных.
Как бы вы подошли к задаче обеспечения качества данных (data quality) при синхронизации данных из нескольких внешних источников в одну систему?
Python является ключевым требованием для разработки пайплайнов.
Опишите ваш опыт использования Python для обработки данных. Какие библиотеки вы использовали и как обеспечивали чистоту кода?
Работа в команде B2B Master Data требует взаимодействия с Sales и Marketing.
Расскажите о случае, когда вам нужно было объяснить техническую проблему или решение человеку без технического образования.
Проверка знакомства с инструментами оркестрации, упомянутыми в вакансии.
Что такое оркестрация данных и зачем она нужна в современном стеке (например, Dagster или Airflow)?
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