En un coup d'œil
- Missions: Transforme les données en décisions concrètes pour améliorer l'expérience client chez KFC.
- Entreprise: KFC France, une entreprise dynamique et innovante au cœur de la restauration rapide.
- Avantages: Rémunération attractive, télétravail, RTT, salle de sport et restaurant interentreprise.
- Autres infos: Environnement international, inclusif et opportunités de croissance personnelle.
- Pourquoi ce job: Fais la diff avec une équipe passionnée et contribue à des projets innovants.
- Qualifications: Diplôme en data science ou domaine connexe, expérience en data analytics requise.
Le salaire estimé est compris entre 45000 - 55000 € par an.
Chez KFC France, on croit que chaque personnalité peut faire la diff ! Ici, pas besoin d'être parfait. On cherche des personnalités qui osent, qui apprennent et qui construisent ensemble. Au siège de KFC France, ensemble, on mène les projets qui font la diff : innovation produit, transformation digitale, sourcing local... Travailler chez KFC France, c’est rejoindre une entreprise ambitieuse, portée par des valeurs fortes et une envie constante d’innover pour offrir la meilleure expérience à ses clients comme à ses collaborateurs.
Dans ce contexte de forte croissance et de rapprochement avec le consommateur français, KFC France recherche son/sa futur(e) Analyste opérationnel pour faire la diff à nos côtés, au sein du pôle Opérations. Au cœur des Opérations, de la Finance et de l’Expérience Client, ce rôle transforme la donnée en décisions concrètes pour faire progresser la performance de KFC France. Entre analyse des KPIs, création de reportings, identification d’opportunités business et accompagnement de la transformation digitale, tu contribueras directement à améliorer l’expérience client, soutenir la croissance et donner aux équipes les bons insights pour faire la diff au quotidien.
Date de début : Dès que possible
Lieu : Paris, France
Type de contrat : CDI, Temps-plein
Dans ce poste, tu travailleras main dans la main avec la COO pour :
- Stratégie et visualisation des données (50 %) : Structurer, automatiser et en charge de la gouvernance des reportings opérationnels pour analyser les KPIs, identifier les tendances et transformer les données en insights actionnables. Collaborer avec les équipes Tech, Data et Opérations pour améliorer l’accessibilité des données, soutenir les décisions business et accompagner le pilotage de la performance terrain.
- Insights Opérations (30 %) : Analyser les données opérationnelles et commerciales pour identifier les tendances, opportunités et risques. Transformer les analyses en insights actionnables pour améliorer la performance et l’expérience client. Collaborer avec les Services pour aligner les KPIs avec les priorités business. Évaluer l’impact des initiatives opérationnelles, innovations et nouvelles technologies.
- Projets stratégiques et activation (10 %) : Piloter les initiatives stratégiques telles que les lancements d’innovation et la digitalisation des modes opératoires. Développer des playbooks et des boîtes à outils pour étendre les meilleures pratiques. Mettre à disposition de l’équipe Field des informations et leur développer des outils pour améliorer le pilotage du réseau, les performances et l'expérience client.
- Communication et influence (10 %) : Être le référent pour les initiatives stratégiques telles que le développement de la location gérance, la labellisation et la transformation du modèle économique. Mettre à disposition des équipes les informations et outils pour améliorer la performance des initiatives.
Ce qu’on recherche pour faire la diff, c’est un bon mix entre :
- Diplôme en data science, data analytics, data engineering, commerce ou domaine connexe.
- 3 à 5 ans d’expérience dans un rôle commercial, opérationnel, data analytics ou en business intelligence.
- Capacité à apprendre vite, avec un solide sens business et une bonne compréhension des leviers du P&L.
- Maîtrise de Power BI, SQL, Snowflake, AWS, Excel, Python ou d’outils similaires.
- Aisance à travailler efficacement avec des interlocuteurs variés, dans un environnement transversal.
- Capacité à synthétiser les données pour en tirer des recommandations stratégiques claires.
- Expérience dans la création de visualisations et de présentations qui donnent vie aux données.
- Excellentes compétences en communication, vulgarisation technique et gestion des parties prenantes.
- Une expérience dans le domaine de la restauration rapide, retail ou grande consommation est un plus.
- Faire preuve d’un esprit d’initiative, de curiosité, d’agilité et de proactivité.
- Français courant et anglais professionnel requis.
Notre Façon De Faire La Diff :
- Un environnement international et multiculturel, hybride, flexible et agile.
- Une rémunération attractive et un plan de bonus.
- 2 jours de télétravail par semaine, 10 à 14 RTT par an et 4 jours Yum !
- Un restaurant interentreprise, une salle de sport, une conciergerie.
- Une carte Swile pour bénéficier de titres-restaurant (même les jours de télétravail).
- Un forfait mobilité douce (100€) et prise en charge transport à 50%.
Parce qu’on est convaincus que nos différences font notre force, on s’engage pour l’inclusion et l’égalité des chances à chaque étape du recrutement. Pas besoin d’un CV parfait pour postuler : ce qui compte, c’est ta personnalité, ta motivation et ton envie d’apprendre. On t’accompagne pour évoluer, grandir et trouver ta place.
Le Processus De Recrutement Est Simple Et Efficace :
- Un échange de 30 min en visio avec notre Talent Acquisition Partner.
- Puis une rencontre d’1h avec ta futur manager, dans nos bureaux.
- Un échange de 30 min avec notre DRH.
Et si ça matche des deux côtés… Bienvenue chez KFC France ! Alors, prêt(e) à rejoindre une équipe qui fait la diff ?
Data Engineer and Operations Analyst (F/H) in Paris employeur : KFC
Efficity est un employeur de choix, offrant à ses collaborateurs un environnement dynamique et en pleine croissance dans le secteur immobilier. Avec une formation certifiée et un accompagnement personnalisé, chaque employé a l'opportunité de développer ses compétences tout en bénéficiant d'une rémunération attractive et d'un système de commissionnement avantageux. Rejoindre Efficity, c'est intégrer un réseau reconnu pour sa culture d'entreprise positive et son engagement envers le bien-être de ses équipes.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Data Engineer and Operations Analyst (F/H) in Paris
✨Participer à des hackathons
Les hackathons sont une super opportunité pour montrer tes compétences en data science. En participant, tu peux non seulement travailler sur des projets concrets, mais aussi rencontrer des recruteurs et des professionnels du domaine. Qui sait, ça pourrait mener directement à une offre chez KFC!
✨Contribuer à des projets open-source
Plonger dans des projets open-source te permet de mettre en pratique tes compétences et d'améliorer ta visibilité dans la communauté des data scientists. C'est aussi une manière géniale de bâtir ton réseau et de te faire remarquer par des entreprises comme KFC.
✨Réseauter lors de conférences
Les conférences en data science sont le lieu idéal pour rencontrer des professionnels du secteur. N'hésite pas à te présenter, échanger des cartes de visite et discuter de projets avec des personnes qui travaillent dans des entreprises que tu admires, y compris KFC.
✨Appliquer directement via notre site
Quand tu vois une offre chez KFC, n'attends pas ! Postule directement sur notre site. Montre-nous ton enthousiasme pour le poste de data scientist à temps plein, et n'oublie pas d'inclure des exemples de tes projets et réalisations.
Nous pensons qu'il te faut ces compétences pour exceller en tant que Data Engineer and Operations Analyst (F/H) in Paris
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Met en avant tes projets de data science:Pour un poste en data science chez KFC, assure-toi d'inclure des liens vers tes projets sur GitHub ou des articles de blog où tu expliques tes analyses de données. Ça montre que tu es actif dans le domaine et que tu comprends les défis du travail réel.
Soigne ton CV avec des compétences techniques précises:Quand tu écris ton CV pour un emploi de data scientist, mets en avant les langages de programmation que tu maîtrises (comme Python ou R) et des frameworks comme TensorFlow ou Scikit-learn. Mentionner des projets où tu les as utilisés peut vraiment faire la différence !
Raconte ta passion pour les données dans ta lettre de motivation:Dans ta lettre de motivation, explique pourquoi tu es passionné par la data science et comment ce poste chez KFC s'aligne avec tes ambitions. C'est l'occasion de montrer ta curiosité intellectuelle et ton envie d'apprendre dans un environnement dynamique.
Soumets ta candidature via notre site:Pour qu'on puisse mieux te considérer pour ce poste, pense à postuler directement sur notre site Web. Cela nous permet de centraliser les candidatures et de mieux te connaître à travers ton formulaire.
Comment te préparer à un entretien d'embauche chez KFC
✨Maîtrise des outils de Data Science
Assurons-nous de bien réviser les outils que l'on utilise dans le domaine de la data science, comme Python ou R. Sois prêt à discuter des bibliothèques que tu as maîtrisées, comme Pandas ou scikit-learn, et donne des exemples concrets de projets où tu les as utilisés.
✨Prépare-toi à des questions techniques
Attends-toi à des questions techniques sur des sujets comme l'apprentissage machine ou l'analyse de données. On pourrait te demander de résoudre un problème en direct ou de décrire un algorithme que tu as utilisé dans le passé. Prépare-toi à montrer ta capacité à analyser et interpréter des données !
✨Montre ta passion pour l'apprentissage
En tant que candidat pour un poste à temps plein, il est crucial de montrer ton envie d'apprendre et de te développer. Partage tes aspirations et les nouvelles compétences que tu souhaites acquérir pour évoluer dans ce domaine dynamique.
✨Prépare un portfolio percutant
Avoir un portfolio solide est essentiel. Choisis quelques projets pertinents que tu peux présenter, en détaillant les défis que tu as relevés et les solutions que tu as apportées. Ça montrera non seulement tes compétences, mais aussi ta capacité à résoudre des problèmes concrets dans le monde réel.