En un coup d'œil
- Missions: Analyse des données complexes pour générer des insights et recommandations business.
- Entreprise: Hubcycle, une start-up innovante avec une mission unique.
- Avantages: Salaire compétitif, télétravail, et un bonus attractif.
- Autres infos: Environnement rapide avec des opportunités de croissance de carrière.
- Pourquoi ce job: Rejoignez une équipe dynamique et impactez la croissance de l'entreprise.
- Qualifications: 5 ans d'expérience en science des données, maîtrise de SQL et Python.
Le salaire estimé est compris entre 56250 - 68750 € par an.
Overview
At Hubcycle, we have one simple mission
to create value where others don’t see it.
As our new
Analytical Data Scientist , your role will be critical in supporting this mission and enhancing our performance across existing and new markets.
By combining strong analytical skills with data science expertise, you will bridge the gap between descriptive analytics and predictive modeling.
You will work closely with business stakeholders to analyze data, generate insights, and build advanced analytical models that support decision-making and business performance.
Responsibilities
On a day-to-day basis, your role and responsibilities will include
- Analyzing large and complex datasets to produce actionable insights and business recommendations
- Defining, building, and maintaining dashboards, KPIs, and automated reports
- Performing advanced analytics, including statistical analysis and exploratory data analysis (EDA)
- Developing and validating predictive and explanatory models (regression, classification, clustering, time series)
- Translating business questions into analytical and data science use cases
- Conducting feature engineering and data preparation for modeling
- Communicating insights and model results clearly to both technical and non-technical stakeholders
- Ensuring data availability, consistency, and quality
- Running experiments, A/B testing, and performance measurement initiatives
- The team around you
Reporting to the Chief of Staff, you will be our first “tech profile.” Benefiting from the support of our ERP Manager, you will evolve alongside our on-site team.
Learning from category and operations experts, you will gain a deep understanding of our business model’s specificities and be involved in the development of strategic projects, while maintaining the company’s fast-paced growth
Who You Are
• You like challenges and aim high !
- Flexible and agile, you know what it takes to be part of a Start-Up, an ever changing environment.
- Autonomous, dedicated, humble, rigorous, proactive, details oriented. You know how to prioritize and “cut the crap”.
- You’re efficient & business oriented -no BS, just solutions.
- Team player AND lone wolf : you own your projects but ask for help when needed.
- You are known for your interpersonal and customer service skills, even in highly stressful situations.
- Must-Haves
- At least 5 years of experience in a similar role.
• Technically : SQL, Python, API, etc., if you know, you know!
- Power BI, Tableau, Preset or Metabase. You know which ones are good, which ones are to avoid,
- French or English. No problem, you master both of them.
- Ability to explain product technicity and specificities to different stakeholders.
- Curiosity to hunt for data and market info to support decision making and business opportunities
- Nice-to-Haves
- You have a “circular economy mindset”
- You already developed Data Tools and/or tailored existing ones.
- You embody our core values
- Discernment
- Boldness
- Dedication to performance
- Communication
- Pragmatism
- Integrity
- Salary and conditions
- Contract : Permanent Full-time
- Status : Cadre
- Work from home : 2 days/week after the first month
- Salary : from 45k€ to 50k€ gross / Year + attractive bonus scheme
- Start ASAP
- Process
- Interview with our Talent Acquisition Manager
- Interview “Deep Dive” with the Tech Team and Manager
- Technical study case
- On-Site case presentation + Culture fit meeting with Manager.
- #J-18808-Ljbffr
Analytical Data Scientist employeur : HUBCYCLE
Chez Hubcycle, nous valorisons l'innovation et la collaboration, offrant un environnement de travail dynamique où chaque employé peut contribuer à notre mission de création de valeur. En tant qu'Analytical Data Scientist, vous bénéficierez d'opportunités de croissance professionnelle tout en travaillant avec des experts du secteur dans un cadre flexible qui favorise l'autonomie et la prise d'initiative. Avec un salaire compétitif et un système de bonus attractif, nous nous engageons à reconnaître et récompenser vos efforts dans un contexte de start-up en pleine expansion.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Analytical Data Scientist
✨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 HUBCYCLE
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez HUBCYCLE. 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 Analytical Data Scientist
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez HUBCYCLE, 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 HUBCYCLE 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 HUBCYCLE. 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 HUBCYCLE
✨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 HUBCYCLE et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
