En un coup d'œil
- Missions: Analyse des données pour influencer les décisions commerciales et optimiser la croissance.
- Entreprise: Shine, un leader fintech européen, soutenant plus de 400 000 petites entreprises.
- Avantages: Travail hybride, bureaux modernes, et opportunités de mobilité à travers l'Europe.
- Autres infos: Environnement international avec des possibilités de croissance de carrière.
- Pourquoi ce job: Impact direct sur la stratégie commerciale avec une équipe dynamique et multiculturelle.
- Qualifications: 5+ ans d'expérience en analyse de données et expertise en SQL.
Le salaire estimé est compris entre 61650 - 75350 € par an.
Shine est le copilote financier pour les entrepreneurs et les propriétaires de petites entreprises. Shine propose une solution connectée pour la facturation, la comptabilité, la paie, les comptes professionnels, les paiements et le financement, permettant aux propriétaires d'entreprise de se concentrer sur la croissance de leur entreprise sans être freinés par l'administration manuelle.
Nous faisons partie de Cegid, un leader européen des logiciels cloud pour la finance et la comptabilité. Ensemble, nous construisons le copilote financier européen pour les petites entreprises et leurs comptables. Shine soutient déjà plus de 400 000 petites entreprises et, en tant que partie de Cegid, nous atteignons désormais plus d'un million de petites entreprises et 15 000 comptables à travers l'Europe.
Notre équipe Data est organisée en trois piliers complémentaires : Data Engineering, Analytics Engineering et Analytics. Vous rejoindrez l'équipe Revenue Analytics, dirigée par Saghar, notre responsable Analytics, qui dirige une équipe de quatre analystes de données.
Votre rôle en tant qu'analyste de données senior :
- Impact direct sur les affaires : Votre travail influencera directement les décisions de revenus, de désabonnement et de croissance des responsables BU et des GMs de pays.
- Intelligence d'affaires de bout en bout : Vous posséderez le récit analytique pour votre périmètre BU, couvrant la performance marketing, l'adoption des produits et la santé commerciale.
- Partenariat stratégique pour la croissance : Vous aiderez à façonner l'allocation budgétaire, l'optimisation des campagnes et les opportunités de cycle de vie basées sur des preuves analytiques solides.
- Stack mature : Travaillez avec une stack de données moderne incluant Snowflake, dbt, Python et Omni.
- Politique de travail hybride : Profitez d'un mélange équilibré de travail à distance et de collaboration au bureau.
- Environnement international : Rejoignez une équipe diversifiée avec des collègues de toute l'Europe.
Vos responsabilités incluront :
- Définition et gouvernance des KPI commerciaux.
- Conception et livraison de tableaux de bord exploitables pour les responsables BU et les GMs de pays.
- Construction de modèles de données robustes et évolutifs.
- Gestion de projets analytiques de bout en bout.
- Analyse du parcours client et identification des opportunités d'amélioration.
- Analyse des performances marketing payantes et organiques.
- Soutien à la conception et à la mesure des expériences marketing.
- Connectivité interfonctionnelle entre les départements.
À propos de vous :
- Expérience : Plus de 5 ans en analyse de données, idéalement dans un environnement SaaS, fintech ou produit numérique.
- Excellence technique : Niveau expert en SQL et expérience solide avec dbt.
- Expertise en analyse commerciale et de revenus.
- Capacité à transformer des problèmes complexes en recommandations claires.
- Langue : Maîtrise de l'anglais et du français.
Poste basé à Paris, avec possibilité de deux jours de télétravail par semaine.
Employeur garantissant l'égalité des chances : Nous suivons le principe de traitement égal pour considérer tous les candidats et ne discriminons pas en fonction de leur genre, orientation sexuelle, couleur, origine raciale ou ethnique, religion, handicap, etc.
Notre processus de recrutement : Appel de présélection, appel technique, présentation d'étude de cas, évaluation logique et de personnalité.
Senior Data Analyst in Paris employeur : Hub
Shine est un employeur exceptionnel, offrant un environnement de travail dynamique et multiculturel au cœur de Paris. Avec une politique de travail hybride, des bureaux modernes et la possibilité de collaborer avec des équipes à travers l'Europe, Shine favorise le développement professionnel et personnel de ses employés tout en ayant un impact direct sur la croissance des petites entreprises. Rejoindre Shine, c'est faire partie d'une mission significative qui valorise l'innovation et l'autonomie dans un secteur en pleine expansion.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Senior Data Analyst 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 Hub
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Hub. 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 Senior Data Analyst in Paris
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Hub, 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 Hub 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 Hub. 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 Hub
✨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 Hub et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
