En un coup d'œil
- Missions: Analyse et crée des reportings et dashboards pour le réseau d'agence.
- Entreprise: Finaxys, une entreprise dynamique dans le domaine de la data.
- Avantages: Salaire compétitif, environnement collaboratif et opportunités de développement professionnel.
- Autres infos: Ambiance dynamique avec de réelles perspectives d'évolution de carrière.
- Pourquoi ce job: Rejoins une équipe innovante et impacte le futur avec tes compétences en data.
- Qualifications: Maîtrise de DataIku et SQL, connaissance de Tableau et SAS est un plus.
Le salaire estimé est compris entre 49500 - 60500 € par an.
Au sein du Pole Data & Analytics, dans l’équipe Data Monitoring Réseaux, dont la fonction principale est de délivrer les reportings et les Dashboard pour le réseau d’agence, nous étoffons notre équipe de data Analysts pour répondre aux demandes du Plan Stratégique 2026-2030.
Liste des taches attendues :
- Analyse, création, évolution et modification des traitements de données (création d'indicateurs & des codes références)
- Uniformisation technique des processus de traitement de données
- Supervision du bon déploiement des nouveaux processus de traitement
- Vérification de la bonne intégration des données et de leurs référencements (mise à jour des glossaires associés)
- Mise en place, maintenance et test des jeux de données
- Automatisation des programmes avec DataIku
- Prise en charge à la réalisation de la Visualisation avec Tableau (Desktop / Serveur)
La maitrise de DataIku et de SQL sont indispensables. La maitrise de Tableau et SAS seraient de vrais plus.
Principales missions :
- Conception des infrastructures et choix des solutions logicielles et matérielles avec des propositions pour intégrer les technologies innovantes
- Définition et mise en œuvre des infrastructures tant au niveau matériel que logiciel.
- Intervention dans le cadre de projets en support sur les problématiques d’infrastructure.
- Gestion des incidents.
- Etudes de conformité et contrôle l'implémentation de la politique groupe en assurant la cohérence des infrastructures de son domaine.
Finaxys recrute un Data analyst / DATAIKU /H/F in Paris employeur : FINAXYS
Finaxys est un employeur de choix, offrant un environnement de travail dynamique et innovant au cœur de la finance et de la technologie. Avec un accompagnement personnalisé pour le développement de carrière, des formations sur mesure et une culture d'entreprise axée sur la collaboration, vous aurez l'opportunité de travailler sur des projets stimulants avec des clients prestigieux. De plus, la flexibilité du télétravail et les avantages tels que le remboursement des transports et les tickets restaurant font de Finaxys un lieu de travail attrayant pour les professionnels passionnés par la tech et l'innovation.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Finaxys recrute un Data analyst / DATAIKU /H/F in Paris
✨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 FINAXYS
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez FINAXYS. 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 Finaxys recrute un Data analyst / DATAIKU /H/F in Paris
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez FINAXYS, 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 FINAXYS 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 FINAXYS. 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 FINAXYS
✨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 FINAXYS et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
