En un coup d'œil
- Missions: Analyse des données pour transformer des insights en actions concrètes et optimiser la performance commerciale.
- Entreprise: Eni, une entreprise énergétique innovante engagée dans la transition énergétique.
- Avantages: Opportunités de carrière, formation continue et équilibre travail-vie personnelle.
- Autres infos: Environnement dynamique avec une culture de collaboration et d'inclusion.
- Pourquoi ce job: Contribuez à un projet européen majeur tout en développant vos compétences analytiques.
- Qualifications: Diplôme en Data Science ou domaine connexe et maîtrise des outils d'analyse de données.
Le salaire estimé est compris entre 61650 - 75350 € par an.
- Eni , we are looking for a
- Data Analyst to join
Eni Plenitude France .
In this role, you will work closely with cross-functional teams, including Marketing, Finance, Sales, Operations and Customer Service, to transform data into actionable insights that drive business performance.
You will play a key role in analysing, interpreting and enhancing data to support commercial growth, optimise the customer experience, address business needs and enable strategic decision-making, ultimately contributing to the company’s operational efficiency and long-term success.
- Language requirements
- Fluent in French and English
- About Plenitude
Plenitude is an energy company that integrates the retail business and renewable generation with self-consumption and electric mobility solutions, providing energy and gas to more than 10 million homes and businesses across Europe, which offers a range of great professional opportunities for the whole team.
This partnership represents a major European project integrating the renewable energy business with the retail business, which will enable us to progressively increase our offering of services, infrastructure, and green energy for our customers, providing our team with greater visibility and professional growth.
- Main Responsibilities
- Data Collection and Processing: Extract, transform and structure data from a variety of internal and external sources.
- Data Analysis: Conduct quantitative and qualitative analyses to identify trends, customer behaviours and performance drivers.
- Data Visualisation and Reporting: Develop and maintain interactive dashboards (Power BI) and establish and monitor business KPIs.
- Advanced Analytics: Contribute to the development of models, forecasts and predictive analyses.
- Optimisation and Recommendations: Provide actionable insights to improve processes, marketing campaigns and the customer experience.
- Cross-Functional
Collaboration: Work closely with technical teams, including IT, developers and data scientists, while partnering with business departments to understand analytical needs and business objectives.
- Data Culture: Promote data-driven decision-making and support internal teams in the effective use of data and KPI management.
Skills And Experience Required
- Bachelor's or Master's degree (BSc/MSc) in Data Science, Statistics, Computer Science, Economics, or a related field.
- Proficiency in data visualisation tools, particularly Power BI.
- Good knowledge of data analysis languages and tools, including SQL, Python and R.
- Experience with Big Data and/or Cloud environments (Azure, Google Cloud Platform or AWS) would be an advantage.
- Significant experience in data analysis.
- Strong analytical skills, attention to detail and intellectual curiosity.
- Ability to translate complex analyses into clear, meaningful and impactful insights for different audiences.
- Collaborative mindset and ability to work effectively across multiple functions.
- Well-organised, self-motivated and capable of managing priorities independently.
- Results-oriented, with strong influencing and communication skills.
- About Eni
Eni is a global energy company operating in 61 Countries, with over 30,000 employees.
Originally an oil & gas company, it has evolved into an integrated energy company, playing a key role in ensuring energy security and leading the energy transition.
Eni's goal is to achieve carbon neutrality by 2050 through the decarbonization of its processes and of the products it sells to its customers.
In line with this goal, Eni invests in the research and development of technologies that can accelerate the transition to increasingly sustainable energy.
Renewable energy sources, bio-refining, carbon capture and storage are only some examples of Eni's areas of activity and research.
In addition, the company is exploring game-changing technologies such as fusion energy – a technology based on the physical processes that power stars and that could generate safe, virtually limitless energy with zero emissions.
Working at Eni
At Eni we believe in enterprising people, capable of making a difference and making their contribution with passion and innovation, to respond to the global challenges of the energy transition.
For us, the skills and attitudes of each individual, continuous training, and diversity and inclusion are fundamental.
We promote flexible ways of working with particular attention to well-being, welfare and work life-balance.
Eni will evaluate applications considering plurality and diversity as sources of enrichment.
If your application is assessed to be among those most in line with the required profile, you will be contacted to continue the selection process.
Whatever your ambition, at Eni you can find the tools to make it happen.
#J-18808-Ljbffr
Data Analyst employeur : Plenitude
Plenitude, en tant qu'employeur de choix à Levallois-Perret, offre un environnement de travail dynamique et collaboratif où l'innovation et le développement durable sont au cœur de nos préoccupations. Nous valorisons la croissance professionnelle de nos employés grâce à des formations continues et des opportunités d'évolution de carrière, tout en garantissant un équilibre entre vie professionnelle et personnelle. Rejoindre notre équipe, c'est faire partie d'une entreprise engagée qui place la conformité et la responsabilité au centre de ses activités.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Data 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 Plenitude
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Plenitude. 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 Data Analyst
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Plenitude, 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 Plenitude 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 Plenitude. 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 Plenitude
✨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 Plenitude et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.