En un coup d'œil
- Missions: Analyse des données pour optimiser la monétisation et l'acquisition d'utilisateurs.
- Entreprise: Luni, un éditeur d'applications mobiles innovant avec une culture collaborative.
- Avantages: Vacances illimitées, travail à distance, et avantages en matière de bien-être.
- Autres infos: Environnement inclusif avec des opportunités de croissance continue.
- Pourquoi ce job: Rejoignez une équipe dynamique et impactez la croissance d'une entreprise leader.
- Qualifications: Master en mathématiques et 5 ans d'expérience en science des données.
Le salaire estimé est compris entre 63000 - 77000 € par an.
Qui sommes-nous ? Chez Luni, nous créons des applications mobiles B2C qui améliorent la vie quotidienne, se distinguent par un contenu de qualité et explorent de nouvelles façons d'expérimenter les produits. En tant que l'un des dix meilleurs éditeurs d'applications au monde avec des millions d'utilisateurs, nos succès incluent 🎬 Shorts, ⭐️ Astro Club et 🖨️ Scanner. La plupart de nos revenus proviennent des abonnements in-app aux États-Unis.
Notre culture : Nous valorisons la flexibilité, la collaboration et la responsabilité. Les membres de l'équipe ont la liberté de prendre des initiatives, de partager des idées et de remettre en question le statu quo - le tout dans une culture fondée sur la confiance, l'attention aux détails et l'apprentissage continu.
À propos du rôle : En tant que Data Scientist, vous jouerez un rôle central dans la stratégie de croissance de l'entreprise. Vous travaillerez à l'intersection des produits, du marketing et des finances pour transformer les données en leviers de croissance concrets. Votre mission principale sera d'utiliser la science des données pour maximiser la valeur à vie (LTV) et optimiser les investissements marketing (ROAS).
Ce que vous ferez :
- Optimisation de la monétisation (Revenue Ops): Analyse des revenus, recommandations de stratégies de tarification, tests A/B, prévisions LTV & ROAS, prédiction de l'attrition.
- Optimisation de l'acquisition d'utilisateurs: Analyse de la performance UA, travail avec Appsflyer pour affiner les modèles d'attribution, optimisation du trafic.
- Culture des données & Outils: Création et maintenance de tableaux de bord automatisés, assurance de la qualité des données, veille de marché.
Qui vous êtes :
- Compétences techniques: Diplôme de Master en Mathématiques ou dans un domaine scientifique/ingénierie, 5+ ans d'expérience en Data Science, maîtrise experte de Python, connaissance approfondie des statistiques et des protocoles d'expérimentation, SQL avancé.
- Compétences interpersonnelles: Orienté business, pédagogie, rigueur & curiosité, autonomie.
Pourquoi rejoindre Luni ?
- Congés illimités, 2 jours de télétravail par semaine et possibilité de travailler à distance pendant 30 jours consécutifs à l'étranger.
- Avantages quotidiens : Chèques-repas et brunchs mensuels.
- Bien-être financier : Plans d'épargne entreprise et retraite.
- Équilibre travail-vie personnelle : Allocation annuelle de 1 800 € pour services personnels, culture, sports, équipements de télétravail, vacances, etc.
- Avantages bien-être : Salle de sport sur site à Bordeaux ou Gymlib à Paris, plus un plan de santé Benefiz entièrement couvert pour vous et votre famille.
- Soutien familial : Places en crèche dédiées, congés parentaux payés supplémentaires et avantages personnalisés pour les familles.
- Croissance continue : Accès à des conférences, ateliers et formations.
- Culture dynamique : Choisissez de travailler depuis Bordeaux, Paris ou à distance, et connectez-vous lors d'événements de team-building et de séminaires.
Employeur garantissant l'égalité des chances : Nous sommes un employeur garantissant l'égalité des chances et nous nous engageons à favoriser un environnement inclusif et diversifié pour les employés de tous horizons. Nous recrutons sur la base des talents et nous sommes fiers de notre perspective mondiale.
Lieu : Paris, Île-de-France, France.
Data Scientist employeur : Luni
Chez Luni, nous offrons un environnement de travail dynamique et flexible, où la collaboration et l'initiative sont au cœur de notre culture. En tant que leader mondial dans le développement d'applications mobiles, nous valorisons la croissance continue de nos employés grâce à des opportunités de formation et des événements d'équipe. Avec des avantages tels que des jours de télétravail, des allocations pour le bien-être et un plan de santé complet, travailler chez Luni à Bordeaux ou à Paris est une expérience enrichissante et épanouissante.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher 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 Luni
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Luni. 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 Scientist
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Luni, 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 Luni 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 Luni. 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 Luni
✨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 Luni et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
