En un coup d'œil
- Missions: Analyse des données pour améliorer le pass Culture et comprendre les usages des jeunes.
- Entreprise: Rejoignez une équipe dynamique au cœur d'une mission d'intérêt général.
- Avantages: Avantages concrets, sixième semaine de congés, accès gratuit à des musées.
- Autres infos: Ambiance bienveillante avec des opportunités de formation et de développement.
- Pourquoi ce job: Contribuez à une mission qui impacte positivement la vie de millions de jeunes.
- Qualifications: Maîtrise de Python, SQL et expérience en visualisation de données.
Le salaire estimé est compris entre 45000 - 55000 € par an.
Faisant partie intégrante du pass Culture, le pôle data comprend des data analysts, data scientists et data engineers, sous la coordination du responsable data. Notre mission : collecter, transformer et diffuser les données liées au pass Culture. Nous analysons ces données pour mieux comprendre les usages des jeunes, répondre aux demandes de l'organisation et ainsi piloter et améliorer l'activité du pass Culture. Nous développons par ailleurs des algorithmes (personnalisation, recommandation, fraude, …) afin de proposer des offres culturelles pertinentes et variées.
Prêt.e à embarquer pour des défis passionnants en participant pleinement à une mission d’intérêt général, qui touche des millions de jeunes avec le plus grand catalogue d’offres culturelles en France ?
Responsabilités
- Réalisation d’analyses poussées dans le but d'apporter des réponses argumentées à des problématiques rencontrées par les différentes équipes au sein du pass Culture.
- Conduire des analyses statistiques (clustering, régressions, etc.) permettant de mieux connaître et quantifier les pratiques culturelles des jeunes.
- Mettre à disposition des indicateurs clés auprès des personnes concernées pour les différents besoins internes et externes.
- Contribuer à la systématisation de l’approche data‑driven au sein de l’organisation en participant à la création de supports de reporting dédiés, en prenant en charge l’automatisation d’études et de pipelines de données.
- Soutien aux équipes pour améliorer leur maîtrise des outils analytiques grâce à des formations et des programmes d’onboarding spécifiques (data académie).
- Participation à la vie et aux rituels de notre équipe : stand‑ups, démos, team building, etc.
Stack technique
- Infrastructure : GCP (GCS, K8s, Compute Engine, CloudSQL, VertexAI)
- ELT / Data Warehouse : Airflow, BigQuery, dbt, Python, Rest API, Clickhouse
- Data Visualisation : Metabase, Looker Studio
- ML : Python, Tensorflow / Pytorch, MLFlow
- Data Ops : Github Actions, ArgoCD, Grafana, Terraform
Tout est open source, tu peux trouver les repos ici : https://github.com/pass-culture
Pourquoi nous rejoindre?
- Pour donner du sens à ton travail en contribuant pleinement à une mission d’intérêt général qui impacte positivement la vie de millions de personnes, au cœur du magnifique secteur de la Culture.
- Pour incarner des valeurs fortes : utilité, pragmatisme, esprit d’équipe et exigence, qui guident chacune de nos actions.
- Pour intégrer une équipe engagée, dynamique et motivée, où chacun·e peut s’épanouir et faire la différence.
- Pour profiter d’un cadre de travail bienveillant et d’avantages concrets, parmi lesquels : une politique d’égalité salariale rigoureuse, une sixième semaine de congés payés, le maintien de salaire sans condition d’ancienneté pour les congés maternité, paternité, d’accueil de l’enfant et pour la garde d’enfant malade, la Carte Culture, qui offre un accès gratuit à de nombreux musées et monuments nationaux (musée du Louvre, Cinémathèque française, Philharmonie de Paris, et bien d’autres), un engagement fort sur les questions d’handicap et d’inclusion à travers notre programme « Ensemble Égalité », proposant tout au long de l’année des ateliers et sensibilisations.
Compétences techniques
- Maîtrise de Python, SQL (expert), et des plateformes de visualisation de données.
- Expérience dans la construction de pipelines de données modernes (DBT).
- Une première expérience en Product Analytics est un plus.
Savoir être
- Excellente communication orale et écrite en français, anglais technique.
- Esprit d'analyse, sens des priorités, rigueur et organisation.
- Capacité à restituer de manière synthétique au top management.
- Goût pour la documentation et le partage de connaissance.
- Esprit d'équipe et intérêt pour la mission du pass Culture.
Processus de recrutement
- Entretien avec le responsable data analytics.
- Entretien technique avec l’équipe analytics / Product Managers.
- Entretien avec le responsable du pôle data.
Nous sommes ouverts à tous les talents, sans exception. Nous étudions chaque candidature avec la même attention.
Data Analyst Confirmé(e) - CDI - Paris employeur : pass Culture
Pass Culture est un employeur de choix, offrant un environnement dynamique et collaboratif où chaque membre de l'équipe joue un rôle clé dans la transformation et la conformité juridique. Avec des opportunités de développement professionnel et une culture axée sur l'innovation, vous aurez la chance de contribuer à des projets significatifs tout en bénéficiant d'un équilibre travail-vie personnelle optimal dans un cadre stimulant.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Data Analyst Confirmé(e) - CDI - 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 pass Culture!
✨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 pass Culture.
✨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 pass Culture.
✨Appliquer directement via notre site
Quand tu vois une offre chez pass Culture, 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 Analyst Confirmé(e) - CDI - Paris
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Met en avant tes projets de data science:Pour un poste en data science chez pass Culture, 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 pass Culture 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 pass Culture
✨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.
