En un coup d'œil
- Missions: Analyse des données pour transformer des insights en actions concrètes.
- Entreprise: Eni, une entreprise énergétique innovante et engagée dans la transition énergétique.
- Avantages: Opportunités de carrière, formation continue et équilibre travail-vie personnelle.
- Autres infos: Environnement dynamique avec une culture de collaboration et d'inclusion.
- Pourquoi ce job: Contribuez à des projets d'énergie renouvelable tout en développant vos compétences analytiques.
- Qualifications: Diplôme en Data Science ou domaine connexe et compétences en analyse de données.
Le salaire estimé est compris entre 61650 - 75350 € par an.
Nous recherchons un Data Analyst pour rejoindre Eni Plenitude France. Dans ce rôle, vous travaillerez en étroite collaboration avec des équipes interfonctionnelles, y compris le marketing, les finances, les ventes, les opérations et le service client, pour transformer les données en informations exploitables qui améliorent la performance commerciale. Vous jouerez un rôle clé dans l'analyse, l'interprétation et l'amélioration des données pour soutenir la croissance commerciale, optimiser l'expérience client, répondre aux besoins de l'entreprise et permettre une prise de décision stratégique, contribuant ainsi à l'efficacité opérationnelle et au succès à long terme de l'entreprise.
Principales responsabilités :
- Collecte et traitement des données : Extraire, transformer et structurer les données provenant de diverses sources internes et externes.
- Analyse des données : Réaliser des analyses quantitatives et qualitatives pour identifier les tendances, les comportements des clients et les moteurs de performance.
- Visualisation et reporting des données : Développer et maintenir des tableaux de bord interactifs (Power BI) et établir et surveiller les KPI commerciaux.
- Analytique avancée : Contribuer au développement de modèles, prévisions et analyses prédictives.
- Optimisation et recommandations : Fournir des informations exploitables pour améliorer les processus, les campagnes marketing et l'expérience client.
- Collaboration interfonctionnelle : Travailler en étroite collaboration avec des équipes techniques, y compris l'informatique, les développeurs et les data scientists, tout en collaborant avec les départements commerciaux pour comprendre les besoins analytiques et les objectifs commerciaux.
- Culture des données : Promouvoir la prise de décision basée sur les données et soutenir les équipes internes dans l'utilisation efficace des données et la gestion des KPI.
Compétences et expérience requises :
- Diplôme de Bachelor ou Master (BSc/MSc) en science des données, statistiques, informatique, économie ou domaine connexe.
- Maîtrise des outils de visualisation des données, en particulier Power BI.
- Bonne connaissance des langages et outils d'analyse de données, y compris SQL, Python et R.
- Une expérience avec les environnements Big Data et/ou Cloud (Azure, Google Cloud Platform ou AWS) serait un avantage.
- Expérience significative en analyse de données.
- Solides compétences analytiques, attention aux détails et curiosité intellectuelle.
- Capacité à traduire des analyses complexes en informations claires, significatives et percutantes pour différents publics.
- Esprit collaboratif et capacité à travailler efficacement à travers plusieurs fonctions.
- Bien organisé, autonome et capable de gérer les priorités de manière indépendante.
- Orienté résultats, avec de fortes compétences en influence et en communication.
- Fluent en anglais.
Chez Eni, nous croyons en des personnes entreprenantes, capables de faire la différence et de contribuer avec passion et innovation pour répondre aux défis mondiaux de la transition énergétique. Nous promouvons des modes de travail flexibles avec une attention particulière au bien-être, au welfare et à l'équilibre entre vie professionnelle et vie privée.
Data Analyst (33732) in Paris employeur : Eni S.p.A.
Eni est un employeur de choix, offrant à ses employés des opportunités professionnelles enrichissantes dans le secteur des énergies renouvelables. Située à Paris, l'entreprise favorise une culture de travail dynamique et inclusive, où la formation continue et le bien-être des employés sont prioritaires. En rejoignant Eni, vous aurez la chance de contribuer à des projets innovants tout en bénéficiant d'une visibilité accrue et de perspectives de croissance professionnelle.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Data Analyst (33732) 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 Eni S.p.A.!
✨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 Eni S.p.A..
✨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 Eni S.p.A..
✨Appliquer directement via notre site
Quand tu vois une offre chez Eni S.p.A., 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 Data Analyst (33732) in Paris
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Met en avant tes projets de data science:Pour un poste en data science chez Eni S.p.A., 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 Eni S.p.A. 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 Eni S.p.A.
✨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.
