En un coup d'œil
- Missions: Transformez les données clients en analyses stratégiques et dashboards innovants.
- Entreprise: Rejoignez Louis Vuitton, une maison emblématique avec un esprit d'excellence.
- Avantages: Travaillez à Paris, bénéficiez d'un suivi RH personnalisé et d'un environnement inclusif.
- Autres infos: Développez vos compétences en data visualisation et collaborez avec des équipes dynamiques.
- Pourquoi ce job: Participez à l'innovation dans le luxe et faites la différence avec vos analyses.
- Qualifications: Diplôme Bac+5 et 5 ans d'expérience en analyse de données, idéalement dans le luxe.
Le salaire estimé est compris entre 61650 - 75350 € par an.
Position La Maison Depuis 1854, les femmes et les hommes de Louis Vuitton partagent le même esprit d'excellence et réinventent chaque jour leur métier.
Chaque parcours est un véritable voyage, nourri d'émotion et de conquête, d'envie et d'audace.
Aujourd'hui, dans un contexte de forte croissance, Louis Vuitton vous invite à imaginer votre propre voyage en rejoignant nos équipes.
Louis Vuitton respecte et promeut l'égalité des chances.
Nous célébrons et accueillons toutes les singularités et nous engageons à créer un environnement de travail inclusif.
L'équipe Au sein de notre direction Digital Client development et plus particulièrement de l'équipe Insights Clients, vous jouerez un rôle clé en transformant les données clients en analyses et dashboarding stratégiques.
Job Responsabilities Vos Missions Vous collaborez étroitement avec des spécialistes business de plusieurs départements (Merchandising, Retail, etc.) pour répondre à leurs besoins d'analyse de la data client (recueil, audit de la data, analyses) ; Vous définissez et suivez des KPIs précis pour mesurer la performance des actions d'engagement et identifier les axes d'amélioration ; Vous collaborez étroitement avec l'équipe data client pour définir, développer et industrialiser le capital BI et analytique client, qui a pour but d'harmoniser l'utilisation de la donnée client par les équipes business ; Vous animez le réseau de data analystes en zones : vous facilitez l'utilisation des données via la formation, le support et l'encouragement à la collaboration ; Vous développez les data visualisations qui permettront de monitorer la performance.
Profile Votre Profil Vous êtes diplômé(e) d'un Bac+5 en Ecole d'Ingénieur, Ecole de commerce ou Université équivalente ; Vous justifiez d'une expérience de 5 ans minimum en analyse de données et en SQL, idéalement de données clients, acquise dans un contexte Luxe/Retail ; Vous êtes reconnu(e) pour votre capacité à collaborer avec des équipes business ; Vous maîtrisez la data visualisation ; Vous disposez d'excellentes compétences en communication orale et écrite, avec la capacité d'adapter votre discours à un public non-technique ; Vous faites preuve de curiosité ; Vous maîtrisez le français et l'anglais, à l'écrit comme à l'oral.
Pourquoi participer à l'aventure ?Pour travailler dans une entreprise où sens de l'excellence et innovation sont des valeurs fortes et devenir vous aussi un(e) acteur/actrice de sa réussite.
Pour travailler en plein cœur de Paris, dans le 1er arrondissement ; Pour grandir et bénéficier d'un suivi RH personnalisé tout au long de votre carrière.
Vous êtes partant(e) ? Nous vous attendons !Additional Information Contract CDIExperience Minimum 5 ans Type Plein Temps Function Omnicanal et données
Client Insights Data Analyst (F/H) in Paris employeur : LVMH Moët Hennessy - Louis Vuitton
Rejoindre Louis Vuitton, c'est intégrer une entreprise où l'excellence et l'innovation sont au cœur de chaque projet. Située en plein cœur de Paris, notre culture de travail valorise la diversité et l'inclusion, offrant un environnement stimulant pour le développement personnel et professionnel. Avec des opportunités de croissance continue et un accompagnement RH personnalisé, vous aurez la chance de transformer votre passion pour les données en un impact significatif au sein d'une équipe dynamique.
Coordonnées :
Équipe de recrutement de LVMH Moët Hennessy - Louis Vuitton
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Client Insights Data 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 LVMH Moët Hennessy - Louis Vuitton!
✨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 LVMH Moët Hennessy - Louis Vuitton.
✨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 LVMH Moët Hennessy - Louis Vuitton.
✨Appliquer directement via notre site
Quand tu vois une offre chez LVMH Moët Hennessy - Louis Vuitton, 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 Client Insights Data 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 LVMH Moët Hennessy - Louis Vuitton, 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 LVMH Moët Hennessy - Louis Vuitton 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 LVMH Moët Hennessy - Louis Vuitton
✨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.
