En un coup d'œil
- Missions: Transforme les données en analyses fiables et recommandations concrètes pour améliorer nos produits SaaS.
- Entreprise: DotWorld, un Venture Builder innovant avec une culture de confiance et d'autonomie.
- Avantages: Impact direct sur les décisions, rôle clé à construire et travail 100% remote.
- Autres infos: Environnement stimulant avec des opportunités de croissance et une culture d'excellence.
- Pourquoi ce job: Rejoins une équipe dynamique et fais évoluer nos pratiques d'expérimentation tout en ayant un vrai impact.
- Qualifications: 3 à 5 ans d'expérience en Data Science produit et compétences en A/B testing.
Le salaire estimé est compris entre 61650 - 75350 € par an.
- Date de démarrage
- Préavis de 3 mois accepté
- Séniorité : Confirmé(e)
- 100% Remote (Europe) ou hybride à Lausanne
- Description du poste
Dot World opère plusieurs produits Saa S par abonnement, vendus dans le monde entier.
Nous maîtrisons l'ensemble du parcours client : acquisition, conversion, paiement, utilisation et fidélisation.
Nous recherchons un(e) Product Data Scientist Saa S pour nous aider à prendre de meilleures décisions tout au long de ce parcours.
Ta mission : transformer les données en analyses fiables, en recommandations concrètes et en expérimentations capables de mesurer ce qui crée réellement de la valeur.
Tu auras un rôle central dans l'évolution de notre pratique de l'A/B testing : challenger les méthodes existantes, renforcer le cadre d'expérimentation et accompagner les équipes dans la conception et l'interprétation de leurs tests.
Tu pourras aussi analyser des sujets variés, de la valeur client par canal d'acquisition à la performance des paiements et à la rétention.
C'est un poste très orienté business et expérimentation.
L'entraînement de modèles de machine learning n'est pas au cœur du rôle : ce qui compte, c'est ta capacité à mobiliser les bonnes méthodes pour éclairer une décision et en mesurer l'impact.
Tu interviens sur l'ensemble de nos produits Saa S.
Tu seras rattaché(e) à Youssef JANJAR, notre Chief Data Officer. Tu rejoins un département Data en plein essor, aux côtés d'un Data Engineer et d'un(e) Data Analyst.
Tu travailles en étroite collaboration avec l'équipe Data, le CEO, les Product Managers et les équipes Marketing, Paiement et développement.
Tu aides les équipes à formuler leurs questions, à construire des tests pertinents et à transformer leurs résultats en décisions.
- Tes responsabilités
- Expérimentation & A/B testing
- Challenger notre processus actuel de conception et d'analyse des A/B tests, identifier ses limites et proposer des améliorations
- Faire évoluer et mettre en place un cadre d'expérimentation robuste : formulation des hypothèses, choix des métriques, calcul de puissance, durée des tests et règles de décision
- Concevoir et relire les plans de test avec les équipes avant lancement, puis challenger leur design et leur interprétation
- Analyser les résultats à maturité, expliciter leurs limites et recommander les décisions à prendre
- Faire évoluer les méthodes et les outils tout en les gardant suffisamment simples pour rendre les équipes autonomes
- Analyse du parcours client & de la performance
- Explorer les données d'acquisition, de conversion, d'usage, de paiement et de rétention pour comprendre les leviers de croissance et de revenu
- Analyser les funnels et les cohortes, identifier les points de friction et proposer des hypothèses ou des tests à fort impact
- Collaborer avec l'équipe Paiement sur les analyses et expérimentations liées à la performance des transactions et au risque
- Valeur client & acquisition
- Analyser la valeur des client(e)s par cohorte, canal d'acquisition, produit ou segment, en tenant compte de la maturité des données
- Faire évoluer les analyses de LTV, de coût d'acquisition et de payback pour éclairer les décisions marketing et business
- Avec le Data Engineer, explorer et améliorer l'utilisation des signaux de valeur dans les plateformes publicitaires, puis en mesurer l'impact
- Collaboration & aide à la décision
- Transformer les questions de la direction et des équipes en analyses et protocoles adaptés
- Travailler avec le ou la Data Analyst et le Data Engineer pour fiabiliser les données et partager des définitions de métriques cohérentes
- Communiquer clairement les résultats, les incertitudes et les recommandations à des interlocuteur(rice)s techniques et business
- Expérience
- 3 à 5 ans d'expérience en Data Science produit, growth ou dans un rôle analytique comparable
- Expérience sur un produit à fort trafic ou avec des volumes de données importants, en Saa S, abonnement, e-commerce ou dans un contexte comparable
- Expérience pratique de la conception et de la analyse d'expérimentations, et de l'amélioration d'un produit ou d'une performance business grâce à la donnée
- Une familiarité avec les données marketing, les interactions utilisateur(rice)s ou les paiements est appréciée ; tu n'as pas besoin d'être spécialiste de tous ces domaines
- Compétences techniques
- Solides bases en statistiques et en inférence, et capacité à choisir une méthode adaptée à la question posée
- Design et analyse d'expériences : hypothèses, puissance statistique, tests multiples, métriques et maturité des cohortes
- SQL avancé et Python pour l'analyse de données et les statistiques
- Analyse de funnels et de cohortes, rétention et valeur client ; connaissance de la modélisation de LTV appréciée
- Expérience avec un entrepôt de données et des outils d'analytics produit ; familiarité avec les données de PSP ou les plateformes publicitaires appréciée
- Compétences interpersonnelles
- Sens business et intuition produit : tu relies tes analyses aux décisions et à leur impact
- Esprit critique : tu sais challenger une hypothèse, un test ou une conclusion, arguments à l'appui
- Pédagogie : tu sais expliquer clairement tes résultats, leurs limites et leurs implications
- Autonomie, curiosité et capacité à prioriser dans un rôle transverse
- Compétences linguistiques
- Français courant
- c'est notre langue de travail principale
- Anglais niveau B2 minimum
- c'est notre langue de travail secondaire, et il est évalué pendant le processus de recrutement
- Les avantages du poste
- Un impact direct et mesurable sur les décisions et le revenu
- Premier(e) data scientist de l'entreprise : un rôle à construire et beaucoup d'ownership
- Une vision complète du parcours client sur plusieurs produits Saa S
- Une méthode d'A/B testing déjà structurée et un outillage existant à challenger et à faire évoluer
- Des échanges directs avec l'équipe Data, les équipes métier et la direction
- Les défis du poste
- Faire évoluer les pratiques d'expérimentation tout en accompagnant les tests en cours
- Prioriser les sujets entre plusieurs produits et équipes
- Allier rigueur statistique, compréhension business et recommandations actionnables
- Notre processus de recrutement
- Entretien de découverte avec notre Talent Acquisition Manager, Noémie - 30 min
- Entretien technique avec notre Chief Data Officer, Youssef
- Entretien culturel avec notre Head of HR & Finance, Matteo
- Prise de références
Dotworld est un Venture Builder et Saa S Studio.
Notre modèle est simple mais exigeant : nous concevons, lançons et scalons plusieurs produits Saa S en parallèle.
Notre équipe, entièrement distribuée, évolue avec une culture forte : Test, Learn, Scale.
Nous créons des outils concrets qui facilitent le quotidien de millions de personnes dans le monde entier.
Aujourd'hui, notre activité est structurée autour de différents univers produits, allant d'outils RH à des solutions de gestion de contenus et de création design.
Notre approche
Nous construisons des Saa S robustes, intuitifs et techniquement solides.
Une fois les bases maîtrisées, nous les déployons à l'international grâce à un travail poussé de traduction et de localisation.
L'accélération se fait ensuite par une stratégie d'acquisition performante, pilotée par nos expert(e)s SEO et SEA.
Ce modèle fonctionne - et il fonctionne fort
Plus de 50 millions de visiteur(se)s par an 0 levée de fonds : une croissance 100 % autofinancée Rentables dès la première année De 1 à 50+ collaborateur(rice)s en 4 ans
Une équipe autonome, engagée et exigeante
Tout cela, nous le construisons en équipe.
Notre force, ce sont des personnes autonomes, engagées, où chacun(e) a un vrai impact. 90 % de l'équipe travaille en remote, avec une culture fondée sur la confiance, la flexibilité et le respect des rythmes individuels.
Nous cultivons un environnement bienveillant, stimulant et exigeant, où l'épanouissement individuel nourrit la réussite collective.
Une culture d'excellence
Chez Dotworld, nous visons des standards élevés : qualité, rigueur et efficacité au service de l'impact.
Nous sommes orienté(e)s résultats : la performance et le dépassement de soi nous animent au quotidien.
L'amélioration continue, l'innovation et la créativité sont au cœur de notre culture.
Chaque produit est affiné de manière itérative jusqu'à atteindre la meilleure version possible.
Nous intégrons les technologies les plus récentes de façon réfléchie, pour offrir des solutions modernes, performantes et conçues pour durer.
Les valeurs
PERFORMANCE "Obsessed with Impact" Nous sommes une entreprise à haute performance.
Nous ne confondons jamais le mouvement (être occupé) avec l'avancement (produire des résultats).
Nous croyons que travailler avec des collègues excellents est le meilleur avantage social que nous puissions offrir.
L'excellence n'est pas une option, c'est notre standard de base.
OWNERSHIP "Act like an Owner" Dans beaucoup d'entreprises, quand il y a un problème, les gens cherchent le coupable.
Ici, nous cherchons la solution. "Ownership", c'est agir comme si c'était votre propre argent et votre propre entreprise.
- Il n'y a pas de "ce n'est pas mon job
- #J-18808-Ljbffr
Product Data Scientist SaaS employeur : DotWorld
DotWorld est un employeur exceptionnel qui valorise la créativité et l'innovation dans un environnement de travail entièrement à distance. Avec une culture d'entreprise dynamique, nous offrons des opportunités de croissance professionnelle et un soutien continu pour le développement des compétences. Rejoindre notre équipe, c'est faire partie d'une aventure passionnante au sein d'une entreprise en forte croissance, où chaque contribution compte et où le bien-être des employés est une priorité.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Product Data Scientist SaaS
✨Participe à des meetups de data science
Les meetups de data science sont une super opportunité pour rencontrer des professionnels du secteur en personne. Participe à des événements dans ta ville et n'hésite pas à échanger sur des projets personnels ou des datasets intéressants. Cela peut vraiment t'aider à créer des connexions avec des recruteurs ou des collègues potentiels !
✨Montre tes compétences avec des projets
Rien ne vaut un bon projet pour démontrer tes compétences en data science. Que ce soit un projet sur GitHub ou un blog où tu partages tes analyses, mets en avant ton savoir-faire. Les employeurs adorent voir des exemples concrets de ce que tu sais faire !
✨Vis les forums spécialisés
Rejoins des forums et des communautés en ligne spécifiquement dédiés à la data science, comme Kaggle ou des sous-forums sur Reddit. Non seulement tu pourras apprendre des autres, mais tu seras aussi au courant des opportunités d'emploi qui sont souvent partagées dans ces espaces.
✨Postule directement sur le site de DotWorld
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez DotWorld. C'est souvent là qu’on affiche nos postes en premier, et postuler directement peut te donner un avantage ! Fais-le !
Nous pensons qu'il te faut ces compétences pour exceller en tant que Product Data Scientist SaaS
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez DotWorld, il est crucial de montrer tes compétences techniques. Assure-toi que ton CV liste des outils et langages de programmation que tu maîtrises, comme Python, R, ou SQL. N'oublie pas d'inclure des projets où tu as utilisé ces compétences, comme des analyses de données ou des modèles prédictifs.
Fais briller tes expériences de projet:Parle de tes projets en data science de manière détaillée dans ta lettre de motivation ou ton CV. Décris les problèmes que tu as résolus, les méthodes que tu as employées, et les résultats obtenus. Ça montrera à DotWorld que tu sais appliquer la théorie à la pratique, ce qui est super important dans ce domaine.
Personnalise ta lettre de motivation:Quand tu rédiges ta lettre de motivation, mets l'accent sur pourquoi tu veux travailler spécifiquement chez DotWorld. Mentionne ce qui te passionne dans leurs projets ou leurs valeurs, et comment tes aspirations s'alignent avec celles de l'entreprise. Ça donnera du poids à ta candidature !
Soigne le format de ton CV:Pour un poste à temps plein, il est essentiel d'avoir un CV clair et bien structuré. N'hésite pas à utiliser des graphiques pour illustrer tes compétences en data science, comme tes niveaux de maîtrise dans différents langages. Sinon, utilise des sections bien définies pour les projets, les expériences et les formations afin que tout soit facile à lire.
Comment te préparer à un entretien d'embauche chez DotWorld
✨Prépare ton arsenal technique !
En data science, les compétences techniques sont primordiales. Sois prêt à répondre à des questions sur les algorithmes, la modélisation des données, et les langages de programmation comme Python ou R. N'hésite pas à réviser quelques concepts de machine learning et à pratiquer des analyses de données sur des jeux de données réels.
✨Montre ton portfolio
Pour un poste à temps plein, ce qui peut faire la différence, c’est un bon portfolio ! Prépare des projets clairs qui démontrent tes compétences en data science, comme des analyses que tu as réalisées ou des visualisations percutantes. Sois prêt à en discuter en profondeur pour prouver ta maîtrise technique.
✨Anticipe les études de cas
Les interviews en data science comportent souvent des études de cas où l'on te demande de résoudre un problème concret. Prépare-toi à décrire ta démarche pour analyser des données, définir des KPI ou même créer un modèle prédictif. Pratique avec des cas d’études donnés par des sites spécialisés ou lors de compétitions en ligne.
✨Comprends le business derrière les données
Au-delà des compétences techniques, les entreprises veulent savoir comment tu peux contribuer à leurs objectifs. Familiarise-toi avec les problématiques du secteur de DotWorld et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.