En un coup d'œil
- Missions: Commercialisez des solutions informatiques pour améliorer la qualité des données de nos clients.
- Entreprise: Rejoignez un groupe innovant spécialisé dans la data et le marketing relationnel.
- Avantages: Télétravail possible, environnement dynamique et opportunités de développement professionnel.
- Autres infos: Travaillez dans une équipe collaborative avec peu de déplacements.
- Pourquoi ce job: Impactez la qualité des données tout en développant votre réseau client.
- Qualifications: BAC +2 minimum avec 2 à 5 ans d'expérience en vente de services informatiques.
Le salaire estimé est compris entre 45000 - 55000 € par an.
ATAMARK accompagne ses clients sur leurs enjeux liés à la data : bases de données (Customer Data Platform, Référentiel Client Unique, Datamart), parcours clients, marketing relationnel, marketing automation, qualité des données, BI, data science, etc.
Dans le cadre du renforcement de son pôle DATAMARK, le groupe Isoskèle recherche un Responsable ou Directeur de clientèle Data Quality F/H/X. Rattaché(e) au Directeur des activités Data Quality et intégré(e) à l’équipe commerciale, vous aurez pour principales missions de commercialiser des traitements informatiques, développer votre portefeuille clients et répondre aux demandes entrantes provenant du Groupe La Poste.
Vous commercialisez les traitements informatiques pour nos clients, en vue de la fiabilisation et l’enrichissement de données de contact dans des fichiers de particuliers ou entreprises : adresse postale, email, mobile, SIRET… Vous fidélisez et développez le portefeuille clients à travers la relance comme la proposition de nouvelles opportunités. Vous aurez très peu de prospection et de déplacements clients.
Vous pilotez et suivez les projets de A à Z : rédaction des propositions et recommandations, relance et closing, pilotage de la production des traitements par le service informatique, contrôle de la facturation, suivi de la livraison et traitement des litiges.
Vous apportez votre expertise au réseau commercial de La Poste dans une logique de partenariat : Qualification des demandes de devis et élaboration de recommandations, émission des propositions, pilotage et suivi des traitements, interface entre commercial et informatique, assistance avant et après-vente (conseil, rendez-vous…), auprès du réseau de La Poste et de ses clients.
Diplômé minimum d’un BAC +2 / BTS ou école de commerce avec spécialisation type commerce, communication des entreprises, gestion ou informatique, vous avez de 2 à 5 ans d’expérience dans la vente de services informatiques aux entreprises (location de fichiers, traitement de données nominatives, CRM…).
La relation client est essentielle pour vous. Vous vous définissez par vos qualités d’écoute et de conseil d’expertise grâce à vos analyses précises pour obtenir la confiance de vos clients sur le long terme. Vous avez le goût du closing et savez embarquer les différentes parties prenantes d’un projet. Vous avez de bonnes connaissances dans la commercialisation de données et le marketing direct. Vous avez une forte appétence pour le domaine de la tech. Vous maîtrisez le Pack office.
Télétravail jusqu’à 2 jours maximum par semaine.
Directeur de clientèle Data Quality F/H/X in Paris employeur : ISOSKELE
Isoskèle est un employeur de choix, offrant un environnement dynamique et collaboratif où l'innovation et la qualité des données sont au cœur de nos préoccupations. En tant que Directeur de Clientèle Data Quality, vous bénéficierez d'opportunités de développement professionnel tout en travaillant avec des clients prestigieux comme le réseau La Poste. Notre culture d'entreprise valorise la croissance personnelle et professionnelle, favorisant un équilibre entre vie professionnelle et vie privée dans un cadre stimulant.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Directeur de clientèle Data Quality F/H/X 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 ISOSKELE
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez ISOSKELE. 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 Directeur de clientèle Data Quality F/H/X in Paris
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez ISOSKELE, 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 ISOSKELE 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 ISOSKELE. 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 ISOSKELE
✨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 ISOSKELE et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
