En un coup d'œil
- Missions: Analyse des données pour éclairer les décisions stratégiques et identifier des opportunités de croissance.
- Entreprise: CHANEL, une Maison de luxe emblématique avec un fort accent sur l'humain.
- Avantages: Environnement dynamique, opportunités d'évolution et valorisation de la diversité.
- Autres infos: Travaillez dans un cadre prestigieux et contribuez à l'excellence de la Maison.
- Pourquoi ce job: Transformez des données complexes en recommandations impactantes au sein d'une équipe innovante.
- Qualifications: Minimum 7 ans d'expérience en Data Analytics et maîtrise avancée de Power BI.
Le salaire estimé est compris entre 64350 - 78650 € par an.
La division Mode
La Mode /best l'activité originelle de la Marque.
Deux collections de Haute Couture, six collections saisonnières de Prêt-à-Porter et d'accessoires et deux collections capsules d'inspiration sportswear et lifestyle - Coco Beach et Coco Neige - proposent un style captant l'air du temps et s'inscrivent dans le quotidien des femmes.
Une silhouette en mouvement et des accessoires constituent une part essentielle de l'allure de CHANEL et des codes intemporels de la Marque, immédiatement identifiables, imaginés par Gabrielle Chanel.
Votre impact chez Chane /bl
Au sein de l'équipe b Animation Internationale des Marchés , l'équipe b Gouvernance Mode Intelligence Client accompagne le cycle stratégique et les principales initiatives business à travers le pilotage de projets transverses et le développement de la connaissance client.
L'équipe Intelligence Client fournit des analyses et des insights fondés sur la donnée afin d'éclairer les décisions stratégiques, d'identifier des opportunités de croissance et de renforcer la compréhension des comportements clients, des performances commerciales et des tendances de marché.
Au sein de cette équipe, le/la b Senior Data Analyst /btransforme des données complexes en recommandations opérationnelles et stratégiques.
Le poste contribue à orienter les décisions business, approfondir la connaissance client et accompagner le management dans ses prises de décision.
- Principales responsabilités
- Produire des analyses clients et business afin de soutenir les décisions stratégiques.
- Analyser les performances clients, retail et collections afin d'identifier les tendances et opportunités de croissance.
- Concevoir et maintenir des tableaux de bord, indicateurs clés de performance (KPI) et outils de reporting.
- Réaliser des analyses approfondies sur les enjeux de recrutement, fidélisation, rétention et engagement client.
- Présenter des recommandations claires et à fort impact aux équipes métiers et au management.
- Collaborer avec les différentes équipes (Produit, Image, Expérience Client, Retail, Marketing, etc.) afin de répondre aux priorités business et enrichir la connaissance client.
- Travailler en étroite collaboration avec les équipes régionales et globales pour promouvoir une culture orientée données.
- Profil recherché
Qualifications requises
- Minimum 7 ans d'expérience en Data Analytics, Business Intelligence, Client Analytics ou dans une fonction analytique similaire.
- Maîtrise avancée de Power BI (modélisation de données, DAX, développement de tableaux de bord).
- Excellente maîtrise de SQL et Python .
- Expérience des environnements de données cloud, notamment Google Cloud Platform (GCP) ou équivalent.
- Solides compétences en datavisualisation, storytelling et communication.
- Capacité démontrée à transformer des analyses complexes en recommandations business concrètes.
- Maîtrise professionnelle de l'anglais , à l'écrit comme à l'oral.
- Diplôme de niveau Master en Data Analytics, Statistiques, Économie, Ingénierie, Business ou domaine connexe.
Qualifications appréciées
- Une expérience préalable dans le secteur du luxe constitue un atout majeur.
- Intérêt marqué pour l'univers du luxe, de la mode et des comportements clients.
- Expérience en management ou en accompagnement d'analystes.
- Connaissance des environnements CRM, Client Intelligence et Retail Analytics.
- Qualités personnelles
- Forte orientation stratégique et business.
- Rigueur analytique et attention aux détails.
- Capacité à influencer et convaincre grâce à la donnée et aux insights.
- Autonomie, proactivité et sens du résultat.
- Excellentes aptitudes relationnelles et esprit de collaboration.
- Aisance dans les échanges avec des interlocuteurs variés, y compris le top management et les équipes transverses.
Ce qui vous enthousiasme ce que CHANEL pourra vous offrir o i L'indépendance d'une Maison de création qui place l'humain au centre /i o i Le dynamisme d'un environnement qui cultive l'excellence tout en favorisant l'épanouissement de tous /i o i Des opportunités d'évolution, de croissance et de parcours multiples dans une Maison attentive à la singularité de chacun. /i
De la singularité de chacun naît la richesse de nos équipes. CHANEL valorise la diversité sous toutes ses formes et s'engage à traiter équitablement chaque candidature.
Lors de votre premier entretien, nous vous informerons des étapes du process.
La MAISON CHANE L
Fondée par Gabrielle Chanel au début du siècle dernier, CHANEL propose un large éventail de créations haut de gamme, incluant la Haute Couture, le Prêt-à-Porter, la maroquinerie, les accessoires, les lunettes, les parfums, les cosmétiques, le soin, la joaillerie et l'horlogerie.
CHANEL est également réputée pour avoir fait l'acquisition d'un grand nombre de fournisseurs spécialisés, manufactures et Métiers d'art, dont onze d'entre eux résident au 19M, entre Paris et Aubervilliers.
Dédiée au luxe ultime, CHANEL s'attache à offrir un artisanat exceptionnel.
La Marque place historiquement la Création au sein de ses valeurs fondamentales.
- Summary
- Location: Paris
- Type: Full time
CDI - Senior Data Analyst - (X/F/H) in Paris employeur : CHANEL
Travailler chez CHANEL, c'est intégrer une Maison emblématique où l'excellence et la créativité se rencontrent. Situé à Paris 8, vous bénéficierez d'une culture de travail inclusive qui valorise la diversité et favorise le développement personnel, tout en collaborant avec des équipes internationales. En tant que stagiaire en Marketing Retail & Expérience Client, vous aurez l'opportunité de contribuer à des projets significatifs, d'acquérir des compétences précieuses et de faire partie d'un environnement dynamique dédié à l'innovation et à l'expérience client.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher CDI - Senior Data Analyst - (X/F/H) in Paris
✨Participer à des hackathons
Les hackathons sont une super opportunité pour montrer tes compétences en data science. En participant, tu peux non seulement travailler sur des projets concrets, mais aussi rencontrer des recruteurs et des professionnels du domaine. Qui sait, ça pourrait mener directement à une offre chez CHANEL!
✨Contribuer à des projets open-source
Plonger dans des projets open-source te permet de mettre en pratique tes compétences et d'améliorer ta visibilité dans la communauté des data scientists. C'est aussi une manière géniale de bâtir ton réseau et de te faire remarquer par des entreprises comme CHANEL.
✨Réseauter lors de conférences
Les conférences en data science sont le lieu idéal pour rencontrer des professionnels du secteur. N'hésite pas à te présenter, échanger des cartes de visite et discuter de projets avec des personnes qui travaillent dans des entreprises que tu admires, y compris CHANEL.
✨Appliquer directement via notre site
Quand tu vois une offre chez CHANEL, n'attends pas ! Postule directement sur notre site. Montre-nous ton enthousiasme pour le poste de data scientist à temps plein, et n'oublie pas d'inclure des exemples de tes projets et réalisations.
Nous pensons qu'il te faut ces compétences pour exceller en tant que CDI - Senior Data Analyst - (X/F/H) in Paris
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Met en avant tes projets de data science:Pour un poste en data science chez CHANEL, assure-toi d'inclure des liens vers tes projets sur GitHub ou des articles de blog où tu expliques tes analyses de données. Ça montre que tu es actif dans le domaine et que tu comprends les défis du travail réel.
Soigne ton CV avec des compétences techniques précises:Quand tu écris ton CV pour un emploi de data scientist, mets en avant les langages de programmation que tu maîtrises (comme Python ou R) et des frameworks comme TensorFlow ou Scikit-learn. Mentionner des projets où tu les as utilisés peut vraiment faire la différence !
Raconte ta passion pour les données dans ta lettre de motivation:Dans ta lettre de motivation, explique pourquoi tu es passionné par la data science et comment ce poste chez CHANEL s'aligne avec tes ambitions. C'est l'occasion de montrer ta curiosité intellectuelle et ton envie d'apprendre dans un environnement dynamique.
Soumets ta candidature via notre site:Pour qu'on puisse mieux te considérer pour ce poste, pense à postuler directement sur notre site Web. Cela nous permet de centraliser les candidatures et de mieux te connaître à travers ton formulaire.
Comment te préparer à un entretien d'embauche chez CHANEL
✨Maîtrise des outils de Data Science
Assurons-nous de bien réviser les outils que l'on utilise dans le domaine de la data science, comme Python ou R. Sois prêt à discuter des bibliothèques que tu as maîtrisées, comme Pandas ou scikit-learn, et donne des exemples concrets de projets où tu les as utilisés.
✨Prépare-toi à des questions techniques
Attends-toi à des questions techniques sur des sujets comme l'apprentissage machine ou l'analyse de données. On pourrait te demander de résoudre un problème en direct ou de décrire un algorithme que tu as utilisé dans le passé. Prépare-toi à montrer ta capacité à analyser et interpréter des données !
✨Montre ta passion pour l'apprentissage
En tant que candidat pour un poste à temps plein, il est crucial de montrer ton envie d'apprendre et de te développer. Partage tes aspirations et les nouvelles compétences que tu souhaites acquérir pour évoluer dans ce domaine dynamique.
✨Prépare un portfolio percutant
Avoir un portfolio solide est essentiel. Choisis quelques projets pertinents que tu peux présenter, en détaillant les défis que tu as relevés et les solutions que tu as apportées. Ça montrera non seulement tes compétences, mais aussi ta capacité à résoudre des problèmes concrets dans le monde réel.
