En un coup d'œil
- Missions: Transformez les données en insights actionnables pour nos clients dans le domaine CRM.
- Entreprise: Cabinet innovant en pleine croissance, axé sur la data et la tech.
- Avantages: Opportunités de développement professionnel et environnement dynamique.
- Autres infos: Accompagnement dans votre montée en compétences et ambiance collaborative.
- Pourquoi ce job: Rejoignez une équipe passionnée et impactez des projets concrets avec vos analyses.
- Qualifications: Bac +5 en ingénierie ou commerce, 5 ans d'expérience en Data, maîtrise de SQL.
Le salaire estimé est compris entre 54450 - 66550 € par an.
Dans le cadre du développement du cabinet, nous recherchons un.e Data Analyst Senior spécialisé.e CRM afin de rejoindre la practice Data & Tech ! Vous interviendrez directement au cœur des équipes CRM / Media de nos clients pour transformer la donnée en insights activables.
Parmi vos missions :
- Exploration & Data Mining : Requêter directement dans les bases de données (SQL avancé impératif) pour extraire, nettoyer et structurer les données nécessaires aux analyses.
- Réconcilier des données hétérogènes (Sales, Web, CRM, Service Client) pour construire une vue 360° fiable.
- Assurer la qualité et la cohérence de la donnée extraite (Data Quality).
- Analyse Ad-hoc & Connaissance Client : Produire des analyses statistiques descriptives et exploratoires pour répondre à des problématiques business précises (Ex: Comportement d’achat, Churn, LTV, Efficacité des campagnes, Segmentation RFM).
- Identifier les leviers de performance sur les campagnes CRM et Media.
- Analyser les parcours clients (Omnicanalité / Clienteling) pour détecter des opportunités de croissance.
- Restitution & Recommandation : Synthétiser les résultats sous forme de présentations claires et percutantes pour le Top Management. Transformer vos datas en recommandations stratégiques.
Notre mouton à 5 pattes coche les cases suivantes, mais si vous n’en avez que 4, postulez quand même ! Au sein d’Elevate nous saurons vous accompagner dans votre montée en compétences.
Formation : bac +5 en école d’ingénieur/école de commerce, un master orienté statistiques / business intelligence ou formation équivalente.
Expérience : Au moins 5 ans d’expérience professionnelle dans la Data et au moins 3 ans d’expérience professionnelle récente sur un poste similaire (Data Analyst CRM, Chargé d’études statistiques, Dataminer), idéalement en Agence (Epsilon, Artefact, etc.) ou chez l’annonceur dans les secteurs Retail, Luxe ou E-commerce.
Niveau soft skills : Un esprit analytique, de la rigueur, de la logique et une approche méthodique. Un sens business : vous savez parler “Marketing” avec les équipes CRM et “Technique” avec la DSI. Esprit de synthèse : vous savez résumer une analyse complexe en 3 slides impactantes pour un Directeur. De la curiosité intellectuelle, une volonté de creuser, investiguer et trouver des solutions par vous-même.
Hard skills : SQL : niveau avancé impératif (Jointures complexes, fenêtrage, optimisation de requêtes). Analyse CRM : maîtrise des concepts de segmentation, calcul de ROI, Customer Lifetime Value, cohortes. Data viz : maîtrise d’un outil (Tableau Software, QlikSense, QlikView, PowerBI…)
Consultant.e Data Analyst CRM & Insights employeur : Elevate
Elevate est un employeur de choix, offrant un environnement dynamique et collaboratif où chaque Talent Acquisition Specialist peut s'épanouir. Avec des opportunités de développement professionnel et une culture axée sur l'innovation, vous aurez la chance de travailler au sein d'une équipe passionnée par le recrutement de talents dans le domaine de la data et de l'IA. De plus, notre emplacement stratégique favorise un équilibre entre vie professionnelle et personnelle, rendant votre expérience chez Elevate à la fois enrichissante et gratifiante.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Consultant.e Data Analyst CRM & Insights
✨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 Elevate
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Elevate. 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 Consultant.e Data Analyst CRM & Insights
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Elevate, 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 Elevate 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 Elevate. 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 Elevate
✨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 Elevate et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
