En un coup d'œil
- Missions: Développe des flux ETL et crée des dashboards interactifs pour rendre les données exploitables.
- Entreprise: Rejoins une entreprise dynamique qui valorise l'innovation et la collaboration.
- Avantages: Salaire compétitif, formation continue et environnement de travail agile.
- Autres infos: Opportunités de mentorat et développement de carrière dans un cadre collaboratif.
- Pourquoi ce job: Fais partie d'une équipe qui transforme les données en décisions stratégiques.
- Qualifications: 4 ans d'expérience en BI et compétences en visualisation de données requises.
Le salaire estimé est compris entre 51300 - 62700 € par an.
- Overview
- Développement des flux ETL : Création et optimisation de pipelines de données robustes.
- Création de Dashboards interactifs et mise en place de KPIs : Rendre les données compréhensibles et exploitables.
- Support & Maintenance des reportings : Assurer une gestion efficace des flux.
- Gestion de Projet : Participer activement à la gestion de projet en toute autonomie.
- Méthode Agile : Travailler avec les équipes dans un environnement agile.
- Veille technologique & Certification : Rester à la pointe de la technologie et enrichir tes compétences.
- Accompagnement des juniors : Partage de ton expertise et développement des talents de demain.
Requirements
- Expérience BI : Tu as au moins 4 ans d’expérience dans l’utilisation des outils ETL et de Data Visualisation.
- Compétences techniques et analytiques : Tu as une approche structurée et méthodique des problématiques BI.
- Esprit Curieux : Tu es constamment à la recherche de nouvelles tendances et outils.
- Polyvalent et Communicant : Tu es à l’aise pour échanger avec les équipes métiers.
- Engagement et Esprit d’équipe : Tu cherches à t’impliquer dans un environnement collaboratif et dynamique.
- ATS Optimization Keywords
- Hard Skills
- ETL
- Data Visualization
- Data Pipelines
- Dashboard Creation
- KPI Development
- Reporting Management
- Project Management
- Agile Methodology
- Technical Skills
- Analytical Skills
- Soft Skills
- Curiosity
- Communication
- Teamwork
- Collaboration
- Autonomy
- Adaptability
- Mentoring
- Problem-Solving
- Engagement
- Versatility
- #J-18808-Ljbffr
Data Analyst employeur : Keyrus
Rejoindre OPSKY, c'est intégrer une entreprise à taille humaine au sein d'un groupe international de renom, où l'expertise en cybersécurité et en conformité réglementaire est au cœur de notre mission. Nous offrons un environnement de travail stimulant à Nantes, favorisant la montée en compétences et l'autonomie, tout en permettant de contribuer à des projets à forte valeur ajoutée dans divers secteurs tels que la banque, l'assurance et le secteur public. Nos équipes passionnées s'engagent à former et sensibiliser nos collaborateurs, garantissant ainsi un impact significatif sur la culture de la conformité et de la sécurité au sein de l'organisation.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Data Analyst
✨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 Keyrus
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Keyrus. 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 Data Analyst
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Keyrus, 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 Keyrus 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 Keyrus. 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 Keyrus
✨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 Keyrus et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
