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Tech · CV Data Analyst Senior

Data Analyst Senior.

Le CV de data analyst senior se juge sur trois axes : impact business mesurable (KPIs déplacés, décisions clés influencées), autonomie sur stack moderne (SQL + Python + dbt + BI), et capacité à mentorer des juniors. À ce niveau, le portfolio compte moins — c'est le track record qui parle.

Pourquoi ce CV se joue différemment

À 4+ ans d'XP, ton CV doit raconter des analyses qui ont changé une décision business — pas juste des dashboards livrés. Le head of data ou CFO filtre sur l'impact, pas le volume. Quantifie : combien d'utilisateurs ont adopté ton dashboard, quel KPI a bougé, quelle décision tu as influencée.

Compétences que les recruteurs cherchent

Hard skills

  • · SQL avancé (CTEs, window functions, optim, query plans)
  • · Python avancé (pandas, statsmodels, scikit-learn basique)
  • · dbt (modèles, tests, macros)
  • · Cloud warehouse (Snowflake, BigQuery, Redshift)
  • · BI avancé (LookML, DAX, Tableau formules)
  • · Statistiques inférentielles (tests, A/B, intervalles confiance)
  • · Modélisation analytique (Kimball, OBT)
  • · Storytelling avec données (decks exec)
  • · Cas d'usage data métier (acquisition, rétention, ops)
  • · Versionning Git + PR review

Soft skills

  • · Communication multi-niveaux (op à C-level)
  • · Curiosité métier profonde
  • · Mentoring de juniors
  • · Esprit critique sur la data
  • · Pédagogie auprès des non-data

Outils

  • · Snowflake / BigQuery / Databricks
  • · dbt Core / dbt Cloud
  • · Looker / Tableau / Power BI
  • · Python (Jupyter, VS Code)
  • · Git / GitHub

Structure de CV à respecter

  1. 01

    Titre + verticale

    « Senior Data Analyst — produit SaaS B2B » ou « Lead Analyst — Marketing & Growth ». Précise verticale métier, le head of data filtre dessus.

  2. 02

    Impact business (3-5 cas)

    Section dédiée : 3-5 analyses qui ont changé une décision business, avec contexte + chiffres. C'est la moelle du CV senior.

  3. 03

    Stack maîtrisée

    SQL + Python + dbt + BI principal. Précise niveau (avancé, intermédiaire) et années d'XP réelle sur chaque outil.

  4. 04

    Expériences avec scope

    Précise : taille équipe data, audience analyses (M utilisateurs, BU, pays), maturité stack au moment où tu as rejoint.

  5. 05

    Formation + contributions

    École + parfois certifs (dbt Analytics Engineer, Tableau Desktop Specialist). Contributions blog, talks meetup = vrais signaux.

Bullets : avant / après

  • Analyse rétention

    Faible

    J'ai fait une analyse de la rétention utilisateur.

    Fort

    Analyse rétention SaaS B2B (480K utilisateurs, cohort analysis SQL + Python) — identification d'un facteur clé d'activation (3 actions clés à J+7), refonte onboarding produit en suite, rétention M3 de 28% à 41% en 6 mois.

  • Refonte modélisation

    Faible

    J'ai refondu la modélisation dbt.

    Fort

    Pilote refonte 38 modèles dbt cœur business (Kimball star schema, 12 dimensions conformes) — temps de delivery analyse divisé par 3, 14 analystes consommateurs autonomes, 0 incident production sur 6 mois post-refonte.

  • Mentoring junior

    Faible

    J'ai mentoré des juniors.

    Fort

    Mentor formel de 3 juniors data (1:1 hebdo, code review SQL, accompagnement plan développement) — 2 promus à mid level en 14 mois, 1 promu lead BI sur un autre département.

Erreurs qui coûtent l'entretien

  • Pas d'impact business chiffré

    À ce niveau, les analyses doivent avoir bougé un KPI. Sans chiffre business, ton CV paraît junior 4 ans.

  • Pas de mention dbt

    En 2026, le data analyst senior sans dbt = profil dépassé. Mentionne ton niveau dbt, même intermédiaire.

  • Confusion data analyst / analytics engineer

    Si tu modélises beaucoup en dbt, tu es probablement plus analytics engineer. Repositionne ton CV — meilleur grille de salaire.

  • Pas de mention mentoring

    À senior, le mentoring est attendu. Cite tes pratiques (1:1, code review, accompagnement) — vrai signal pour passer lead.

Fourchettes salariales France

Junior

n/a — voir fiche data-analyst-junior

Confirmé

48–65 K€ brut (3-5 ans XP, scale-up)

Senior

65–95 K€ brut (Senior, Lead Data Analyst) — scale-ups jusqu'à 110K€+

Scale-ups data-first (Doctolib, Mirakl, Aircall, Pigment) : 60-85 K€ mid + RSU. Big tech / FAANG France : 80-130 K€ mid + RSU. Banques / assurances : 50-75 K€. ESN classique : 45-65 K€, plus stable. Freelance analyst senior : TJM 550-800€.

Mots-clés ATS à intégrer

Les ATS scannent ces termes. Si ton CV n'en contient aucun, il passe sous le radar — même si tu es qualifié.

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