En un coup d'œil
- Missions: Transformez les données clients en analyses stratégiques et dashboards innovants.
- Entreprise: Rejoignez Louis Vuitton, une entreprise emblématique de luxe et d'innovation.
- Avantages: Travaillez à Paris, bénéficiez d'un suivi RH personnalisé et d'un environnement inclusif.
- Autres infos: Collaborez avec des équipes variées et développez vos compétences en data visualisation.
- Pourquoi ce job: Devenez acteur de l'excellence et de l'innovation dans le secteur du luxe.
- Qualifications: Diplôme Bac+5 et 5 ans d'expérience en analyse de données, idéalement dans le luxe.
Le salaire estimé est compris entre 45000 - 55000 € par an.
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.
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.
- 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.
- 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 !
#J-18808-Ljbffr
Client Insights Data Analyst (F/H) in Paris employeur : LVMH
La Fondation Louis Vuitton est un employeur de choix, offrant un environnement de travail dynamique et collaboratif où l'innovation et la créativité sont au cœur de chaque projet. En tant que Comptable Général, vous bénéficierez d'opportunités de développement professionnel tout en contribuant à des missions significatives dans le secteur culturel. Située à Paris, la fondation offre également des avantages uniques tels que des événements culturels exclusifs et un cadre de travail inspirant.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Client Insights Data Analyst (F/H) 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 LVMH
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez LVMH. 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 Client Insights Data Analyst (F/H) in Paris
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez LVMH, 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 LVMH 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 LVMH. 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 LVMH
✨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 LVMH et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
