Data Analyst in Paris

Data Analyst in Paris

Paris Full Time 56700 - 69300 € / an (estimé) Hybride
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En un coup d'œil

  • Missions: Concevoir des modèles dimensionnels et développer des tableaux de bord Power BI performants.
  • Entreprise: Entreprise innovante en pleine transformation mondiale.
  • Avantages: Salaire compétitif, avantages santé, travail à distance et développement professionnel.
  • Autres infos: Environnement agile avec de nombreuses opportunités de croissance.
  • Pourquoi ce job: Rejoignez une équipe dynamique et impactez des projets globaux avec vos compétences en données.
  • Qualifications: Expérience solide en BI, Power BI et SQL requise.

Le salaire estimé est compris entre 56700 - 69300 € par an.

We’re hiring a hands-on Power BI / Data Analyst Consultant to help deliver scalable, high-performance reporting as part of a global transformation programme.

  • What You’ll Do
  • Design dimensional models (star schema) for commercial reporting
  • Build and optimise Power BI semantic models
  • Develop end-to-end dashboards (DAX, Power Query, RLS)
  • Define consistent KPI logic and ensure trusted numbers
  • Partner with Data Engineering on performance and data structure
  • Support testing, documentation, and agile delivery

Your Profile

  • 4–7+ years in BI / Data / Reporting
  • Strong Power BI (DAX, modelling, performance tuning)
  • Strong SQL
  • Experience building structured commercial reporting models
  • Confident translating business needs into technical solutions
  • Experience with Databricks is a plus
  • #J-18808-Ljbffr

Data Analyst in Paris employeur : La Fosse

En tant qu'employeur de choix, notre entreprise offre un environnement dynamique et collaboratif où les analystes métiers et propriétaires de produits peuvent s'épanouir. Située au cœur du secteur bancaire, nous valorisons la croissance professionnelle à travers des opportunités de formation continue et un soutien actif pour le développement des compétences. Notre culture d'entreprise favorise l'innovation et l'engagement, permettant à chaque employé de contribuer significativement à des projets qui ont un impact réel sur nos clients et partenaires.

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Coordonnées :

Équipe de recrutement de La Fosse

Conseils d'expert StudySmarter🤫

Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher 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 La Fosse

N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez La Fosse. 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 in Paris

Power BI
DAX
Modélisation
Optimisation de la performance
SQL
Modèles de reporting commercial
Traduction des besoins métier en solutions techniques

Quelques conseils pour ta candidature 🫡

Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez La Fosse, 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 La Fosse 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 La Fosse. 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 La Fosse

✨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 La Fosse et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.