En un coup d'œil
- Missions: Analyse des données pour identifier des opportunités de croissance et améliorer les processus.
- Entreprise: Pennylane, une fintech en pleine croissance avec une culture collaborative.
- Avantages: 25 jours de congés payés, équipement Apple, et un budget pour un espace de travail confortable.
- Autres infos: Environnement international avec des opportunités de mentorat et de leadership.
- Pourquoi ce job: Rejoignez une équipe dynamique et impactez la stratégie d'une entreprise innovante.
- Qualifications: Expérience en tant qu'analyste de données, maîtrise de SQL et DBT.
Le salaire estimé est compris entre 61650 - 75350 € par an.
Notre vision est de devenir le système d'exploitation financier le plus apprécié des PME françaises et des cabinets comptables (et bientôt européens). Nous aidons les entrepreneurs à se débarrasser des tâches chronophages liées à la comptabilité et aux finances tout en leur fournissant un accès à des informations financières clés pour les aider à prendre les meilleures décisions pour leur entreprise.
Pennylane est l'une des Fintechs à la croissance la plus rapide en France. En 5 ans d'existence, nous avons réussi à :
- Nous faire connaître comme un logiciel comptable et financier révolutionnaire pour les petites entreprises et leurs comptables.
- Lever un total de 400 millions d'euros, y compris de Sequoia, le célèbre fonds de la Silicon Valley.
- Passer de 7 cofondateurs à 1000 Pennylaners heureux, avec une note de 4.6/5 sur Glassdoor.
- Construire un environnement international avec plus de 25 nationalités, où 30 % des employés travaillent déjà depuis toutes les parties de l'Europe.
- Gagner la confiance de milliers de clients et de cabinets comptables, avec plus de 1 300 000 PME et plus de 6000 cabinets comptables utilisant Pennylane en France.
Ce poste est d'une importance capitale pour atteindre notre mission. Chez Pennylane, chaque décision qui n'est pas soutenue par des données est susceptible d'être remise en question. Le rôle de l'équipe de données est de rendre les données disponibles dans toute l'entreprise et de les utiliser de manière proactive pour améliorer l'expérience utilisateur de Pennylane.
En tant qu'analyste de données senior, vous aurez un rôle clé dans de grands projets, apportant votre sens des affaires et votre pensée analytique pour nous aider à respecter nos normes de livraison élevées.
Vous ferez partie de l'équipe Science & Analytics axée sur l'Acquisition, au sein du département Data. Vous utiliserez proactivement les données pour identifier des opportunités de croissance ou d'amélioration de nos processus. Vous serez un véritable partenaire pour les leaders des ventes et des opérations, alimentant leur stratégie en anticipant les questions commerciales les plus importantes.
Vous serez responsable de la prise de décision dans votre domaine d'activité grâce à des analyses rigoureuses, en naviguant dans l'ambiguïté et en collaborant entre les domaines si nécessaire. Vous promouvez une culture axée sur les données.
Au sein de l'équipe Science & Analytics, vous contribuerez à façonner la feuille de route de l'ingénierie des données pour offrir la meilleure expérience à vos collègues sur la plateforme de données.
Ce que vous pouvez attendre de votre vie chez Pennylane :
- Dans le mois suivant, vous apprendrez tout sur notre entreprise, nos équipes et notre vision.
- Dans les 3 mois, vous serez pleinement responsable de votre domaine d'activité.
- Dans les 6 mois, vous contribuerez proactivement à la feuille de route de l'équipe.
Nous recherchons un candidat ayant :
- Une expérience antérieure en tant qu'analyste de données, idéalement dans des environnements en forte croissance (5-6 ans).
- Une maîtrise de SQL, DBT et des outils de visualisation de données.
- De solides compétences en communication et la capacité d'articuler clairement vos idées.
- Une maîtrise du français et de l'anglais.
Le processus de recrutement comprend :
- Un premier entretien avec notre responsable de l'acquisition des talents.
- Un entretien d'étude de cas.
- Un entretien sur un projet passé pour discuter de votre expérience.
- Un entretien avec nos leaders Tech & Product.
Nous offrons :
- 25 jours de congés payés.
- Un package de rémunération compétitif.
- Des actions de l'entreprise.
- Un budget pour améliorer votre espace de travail.
- Un accès à 8000 espaces de fitness en Europe.
- La possibilité de travailler à distance depuis votre pays de résidence en Europe.
Nous nous engageons à créer un environnement diversifié, équitable et inclusif.
Senior Data Analyst - Acquisition in Paris employeur : Pennylane SAS
Pennylane est un employeur exceptionnel qui valorise l'autonomie et la confiance, offrant un environnement de travail dynamique et collaboratif au cœur de Paris. Avec des opportunités de croissance professionnelle, une culture d'entraide et des avantages tels qu'une mutuelle de qualité, des RTT supplémentaires et des événements d'entreprise réguliers, vous aurez l'occasion de contribuer à une FinTech en pleine expansion tout en développant vos compétences dans un cadre inclusif et bienveillant.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Senior Data Analyst - Acquisition 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 Pennylane SAS
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Pennylane SAS. 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 Senior Data Analyst - Acquisition in Paris
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Pennylane SAS, 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 Pennylane SAS 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 Pennylane SAS. 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 Pennylane SAS
✨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 Pennylane SAS et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
