Senior Product Analyst

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Full Time Sur site
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En un coup d'œil

  • Missions: Analysez les comportements des utilisateurs pour guider les décisions produit.
  • Entreprise: Rejoignez une Fintech en pleine croissance, Pennylane, avec une culture collaborative.
  • Avantages: 25 jours de congés payés, actions de l'entreprise et équipements Apple dernier cri.
  • Autres infos: Environnement dynamique avec des opportunités de croissance et de mentorat.
  • Pourquoi ce job: Impactez la vie de millions d'entrepreneurs grâce à des analyses de données stratégiques.
  • Qualifications: Expérience en analyse produit et compétences en SQL et outils d'analyse.

Vous cherchez à avoir un impact sur la vie quotidienne de millions d'entrepreneurs en France (et demain en Europe) ? Vous recherchez un environnement de travail qui valorise la confiance, la proactivité et l'autonomie ? Alors Pennylane est fait pour vous !

Notre vision

Nous visons à 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.

À propos de nous

Pennylane est l'une des Fintechs à la croissance la plus rapide en France (et bientôt en Europe !). 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 qui a investi tôt dans des entreprises comme Google, Facebook, Airbnb, Stripe, Paypal, et bien d'autres.
  • Passer de 7 cofondateurs à 1000 Pennylaners heureux : nous sommes maintenant reconnus comme l'un des meilleurs lieux de travail en France (et aussi à distance), avec une note de 4,6/5 sur Glassdoor.
  • Construire un environnement international avec plus de 25 nationalités, avec une forte culture favorable au télétravail, où 30 % des employés travaillent déjà depuis toutes les parties de l'Europe.
  • Gagner la confiance de milliers de clients et de cabinets comptables et obtenir des évaluations exceptionnelles. Déjà plus de 1 300 000 petites et moyennes entreprises (PME) et plus de 6000 cabinets comptables utilisent Pennylane en France !

Pourquoi 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 (lorsque les données sont disponibles, bien sûr). Ce culture est adoptée par l'équipe de direction et activement promue partout. Le rôle de l'équipe de données est de rendre cela possible en traitant les données comme un actif de production, en les rendant disponibles dans toute l'entreprise et en les utilisant de manière proactive pour améliorer l'expérience utilisateur de Pennylane.

En rejoignant notre équipe en tant qu'Analyste Produit Senior, vous jouerez un rôle clé pour aider les équipes Produit à comprendre comment les utilisateurs se comportent dans notre produit, identifier les opportunités les plus importantes et transformer ces insights en décisions de feuille de route.

Comment vous contribuerez à l'entreprise

En tant qu'Analyste Produit Senior, vous ferez partie de l'équipe Science & Analytics axée sur les sujets Produit (plus de 6 personnes), au sein du département Données (plus de 40 personnes). Vous aiderez les équipes Produit à comprendre en profondeur les comportements des utilisateurs à travers les expériences frontales de Pennylane, en utilisant des outils tels qu'Amplitude et notre entrepôt de données pour identifier les modèles d'adoption, les points de friction, les opportunités et les risques.

Vous transformerez les données comportementales en insights stratégiques clairs qui aideront les leaders Produit à décider quoi construire, améliorer, simplifier ou arrêter. Vous serez un véritable partenaire de réflexion pour les leaders Produit, alimentant leur stratégie en anticipant les questions les plus importantes, en cadrant les bonnes analyses et en traduisant les résultats en recommandations de feuille de route produit.

Vous contribuerez à développer un état d'esprit de mesure produit plus fort à travers Produit, Design, Ingénierie et Données : en aidant les équipes à définir des indicateurs de succès, à clarifier ce qui doit être mesuré et à penser à la mesure plus tôt dans le processus de développement produit.

Vous collaborerez avec les propriétaires concernés sur le suivi et la mise en œuvre si nécessaire, en veillant à ce que les choix de mesure restent pragmatiques, exploitables et liés aux décisions produit.

Vous contribuerez à notre approche d'auto-service en matière d'analytique en comprenant les besoins des partenaires Produit et en promouvant une culture axée sur les données.

Vous contribuerez directement aux modèles de données dans l'entrepôt de données (en utilisant dbt) utilisés par les équipes Produit.

Ce que vous pouvez attendre de votre vie chez Pennylane

Dans le premier mois :

  • Vous apprendrez tout sur notre entreprise, nos équipes et notre vision lors de la première semaine d'intégration.
  • Vous vous familiariserez avec notre stack et aurez livré quelques petits projets qui vous donneront un aperçu concret de nos outils et processus.
  • Vous aurez le temps de rencontrer vos futurs parties prenantes et d'acquérir une connaissance approfondie du domaine Produit que vous soutenez.

Dans les 3 mois :

  • Vous serez entièrement responsable du soutien d'un domaine Produit, en priorisant vos sujets avec ses décideurs et en les aidant à relier les insights sur le comportement des utilisateurs aux choix de feuille de route.
  • Vous serez à l'aise avec notre stack technique (Python, Redshift, DBT).
  • Vous contribuerez à des projets transversaux plus larges au sein de l'entreprise.

Dans les 6 mois :

  • Vous contribuerez de manière proactive à la feuille de route du domaine Produit en faisant ressortir des opportunités stratégiques à partir des analyses comportementales.
  • Vous travaillerez avec des praticiens Produit, Ingénierie et Données pour améliorer la façon dont nous mesurons le succès produit.
  • Vous partagerez vos apprentissages et meilleures pratiques au sein de l'équipe.

Et au-delà : l'équipe de données continuera de croître avec l'entreprise, ce qui signifie :

  • Opportunités de recruter et de mentoriser de nouveaux membres d'équipe.
  • Responsabilités accrues dans la direction de projets.
  • Responsabilités pour concevoir et mettre en œuvre de nouveaux processus, outils et meilleures pratiques pour garantir que votre équipe travaille encore plus efficacement.

Qui recherchons-nous ?

Vous êtes le bon candidat si vous :

  • Avez eu des expériences précédentes en tant qu'Analyste Produit ou Analyste Données travaillant en étroite collaboration avec des équipes Produit, idéalement dans des environnements en pleine croissance (5-6 ans).
  • Êtes expérimenté dans l'utilisation de SQL, DBT et d'outils de visualisation de données, et avez une solide expérience avec des outils d'analytique produit tels qu'Amplitude ou des plateformes d'analytique basées sur des événements similaires.
  • Êtes à l'aise pour collaborer avec des Chefs de Produit et des Designers, ainsi qu'avec des partenaires d'ingénierie, au-delà de l'équipe de données.
  • Avez une forte compréhension des produits et des affaires, et êtes perçu comme un partenaire de confiance par vos parties prenantes commerciales.
  • Êtes capable de relier le comportement des utilisateurs, l'utilisation du produit et l'impact commercial en recommandations stratégiques claires.
  • Avez de solides compétences en communication et êtes capable d'articuler clairement vos idées.
  • Êtes fluent en anglais - le français est un plus.

Quel est le processus de recrutement ?

  • Un premier entretien avec notre Responsable Acquisition de Talents.
  • Un entretien d'étude de cas pour discuter d'un sujet étroitement lié à l'une de nos priorités (60 min).
  • Un entretien sur un projet passé pour parler de votre expérience (60 min).
  • Un entretien avec nos leaders Tech & Produit pour discuter de notre culture d'entreprise (45 min).

Que faisons-nous pour faciliter votre vie professionnelle ?

  • Où que vous soyez basé, vous bénéficierez de 25 jours de congés payés par Pennylane.
  • Vous aurez un package de rémunération compétitif.
  • Vous recevrez des actions de l'entreprise pour profiter d'une part de l'histoire de succès que vous construisez avec nous.
  • Vous disposerez d'un budget pour transformer votre domicile en un espace de travail plus confortable, ainsi qu'une allocation mensuelle pour travailler depuis un espace de coworking quand vous le souhaitez.
  • Grâce à notre partenaire Gymlib, vous aurez accès à 8000 espaces de fitness en Europe et à plus de 300 activités liées au bien-être.
  • Vous recevrez le dernier équipement Apple.
  • Selon les équipes et les exigences du poste, vous pourrez travailler à distance depuis votre pays de résidence, tant qu'il se trouve en Europe et dans un fuseau horaire ne dépassant pas deux heures de différence par rapport au fuseau horaire CET.
  • Nous nous engageons à nous réunir régulièrement pour des événements d'entreprise tels que les Tech Days (qui rassemblent les Pennylaners à distance tous les 3 mois) ou notre séminaire annuel, favorisant des moments significatifs de cohésion pour tous.

Si vous êtes basé en France, vous aurez un contrat français suivant la réglementation française, en plus des avantages supplémentaires : 6 à 12 RTT, 5 semaines de congés payés, crédits de déjeuner (Swile), couverture santé Alan Blue et événements réguliers dans les villes où les Pennylaners sont principalement présents (Lyon, Bordeaux, Nantes…).

Nous travaillons à fournir ces derniers avantages à nos collaborateurs basés en dehors de France également, mais cela peut être plus complexe selon les différents pays.

Qui recherchons-nous ?

  • Parler anglais (le niveau est évalué et apprécié selon le département pour lequel vous postulez).
  • Être énergisé par un environnement de travail en constante évolution.
  • Être très collaboratif (au sein de votre équipe ou avec d'autres parties prenantes).
  • Avoir suffisamment d'expérience pour prioriser les actions orientées vers les affaires dans votre activité quotidienne.

Nous savons que certaines personnes sont moins susceptibles de postuler que d'autres si elles ne se sentent pas à la hauteur de la liste complète des critères. Nous voulons également souligner que nous embrassons pleinement la diversité, l'équité et l'inclusion et que nous faisons de notre mieux pour créer un environnement sûr et inclusif. Nous nous engageons à offrir des opportunités d'emploi égales, indépendamment du genre, de l'orientation sexuelle, de l'origine, des handicaps ou de toute autre caractéristique qui fait de vous qui vous êtes. Si quelque chose, la diversité rend notre lieu de travail plus agréable.

Senior Product Analyst employeur : Pennylane

Pennylane est un employeur exceptionnel qui valorise l'autonomie et la confiance, offrant un environnement de travail stimulant où chaque collaborateur peut contribuer à façonner l'avenir de la gestion financière. Avec une culture d'entreprise dynamique et inclusive, Pennylane favorise le développement professionnel à travers des opportunités d'apprentissage continu et une équipe internationale diversifiée. Rejoindre Pennylane, c'est intégrer une FinTech en pleine croissance, où votre expertise en automatisation et IA sera essentielle pour aider les entrepreneurs à optimiser leurs processus financiers.

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Coordonnées :

Équipe de recrutement de Pennylane

Conseils d'expert StudySmarter🤫

Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Senior Product Analyst

✨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

N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Pennylane. 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 Product Analyst

Analyse de données
SQL
DBT
Outils de visualisation de données
Amplitude
Analyse comportementale
Collaboration inter-équipes

Quelques conseils pour ta candidature 🫡

Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Pennylane, 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 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. 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

✨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 et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.