En un coup d'œil
- Missions: Analyse des données pour améliorer l'expérience utilisateur et accompagner les équipes dans leurs besoins analytiques.
- Entreprise: Qare, une entreprise innovante au cœur de la tech et de la santé.
- Avantages: Travail hybride, bien-être au travail, et équilibre vie pro/vie perso.
- Autres infos: Locaux modernes à Paris et engagement pour la diversité et l'inclusion.
- Pourquoi ce job: Impact direct sur des millions d'utilisateurs et opportunité d'apprendre dans un environnement dynamique.
- Qualifications: Étudiant·e en Data ou domaine similaire avec des bases en SQL et curiosité.
Le salaire estimé est compris entre 2025 - 2475 € par mois.
Rejoindre Qare, c'est embarker dans une aventure humaine et technologique où chaque jour compte pour améliorer la vie de millions de personnes.
Que tu sois passionné(e) par la tech, la santé ou l'innovation, tu trouveras ici un terrain de jeu à la hauteur de tes ambitions !
Ton rôle
Rattaché·e à la Senior Data Analyst, tu participes à rendre la donnée accessible et actionnable pour l'ensemble des équipes de Qare.
Tu travailles avec des équipes très variées (Ops, Finance, Produit, Growth…) pour les accompagner dans leurs besoins analytiques : analyses business et d'impact, dashboards, extractions de données, ou accompagnement sur nos outils de self-service.
Tu contribues aussi à faire évoluer et documenter les outils analytiques de l'équipe Data.
Ton travail aura un impact direct sur l'expérience de milliers d'utilisateurs de Qare !
- Tes missions
- Accompagner les équipes dans leurs analyses : réaliser des analyses business et d'impact pour les différentes équipes (Ops, Finance, Produit, Growth…), répondre aux besoins ponctuels d'analyse ou d'extraction, aider à identifier et suivre les bons indicateurs, et restituer clairement les résultats avec des recommandations.
- Développer et faire évoluer nos outils analytiques : créer et faire évoluer les dashboards et outils de pilotage, les adapter aux nouveaux besoins métiers, et veiller à la qualité et à la cohérence des données.
- Contribuer au développement du self-service data : accompagner les équipes sur nos outils de self-service (Metabase, Nao Labs), les rendre progressivement autonomes, créer et maintenir la documentation, et diffuser les bonnes pratiques data.
- Ton profil
- Formation : étudiant·e en Bac+4/5 en Data, Analytics, Informatique ou domaine similaire.
- Expérience & environnement : une première expérience en analyse de données (stage ou projet académique) est un plus ; curiosité, envie d'apprendre et goût pour un environnement dynamique et international.
- Hard skills (indispensables) : bonnes bases en SQL, capacité d'analyse de données, compréhension des principes de data visualisation, et anglais opérationnel.
- Hard skills (bonus) : Python pour l'analyse, outils de BI (Metabase, Tableau, Power BI…), Modern Data Stack (dbt, data warehouse, modélisation), et outils d'IA (Claude Code ou équivalent).
- Soft skills : esprit analytique et résolution de problèmes, curiosité, rigueur et attention aux détails, bonne communication et sens de la collaboration.
- Nos stacks
- Data & visualisation : Metabase, Tableau, Nao Labs
- Langages & transformation : SQL, Python, dbt
- Entrepôt & IA : Redshift, Claude Code
Pourquoi nous rejoindre ?
- Des actions en interne mises en place pour préserver la santé mentale et physique des collaborateurs.
- Un équilibre entre vie professionnelle et vie privée.
- Un mode de travail hybride : possibilité de télétravailler jusqu'à trois jours par semaine de manière flexible.
- Des locaux accessibles, fonctionnels, animés, avec des services dédiés au bien-être des salariés. Situés en plein cœur de Paris : 46 rue notre dame des victoires 75002 Paris
La diversité est une force.
Nous nous engageons à garantir l'égalité des chances à toutes et tous et encourageons toutes personnes à postuler.
Si vous avez un handicap nécessitant d'adapter vos conditions de travail matérielles et/ou organisationnelles, nous serons à l'écoute.
#J-18808-Ljbffr
Data Analyst (Stage ou Alternance) in Paris employeur : QARE
Rejoindre Qare, c'est intégrer une entreprise innovante qui valorise le bien-être de ses collaborateurs tout en ayant un impact positif sur la santé de millions de personnes. Avec un environnement de travail éco-responsable au cœur de Paris, Qare offre un équilibre entre vie professionnelle et personnelle, des opportunités de développement professionnel, ainsi qu'un mode de travail hybride flexible. Ici, chaque voix compte et la diversité est célébrée, faisant de Qare un employeur de choix pour ceux qui cherchent à allier passion et mission significative.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Data Analyst (Stage ou Alternance) in Paris
✨Rejoins des communautés de data science
Plonge dans des communautés comme Kaggle, où tu peux participer à des compétitions et montrer tes compétences en data science. C'est une excellente manière d'acquérir de l'expérience et de te faire remarquer par des recruteurs.
✨Participe à des hackathons
Les hackathons sont des lieux idéaux pour démontrer tes capacités en tant que data scientist. Non seulement tu peux travailler sur des projets concrets, mais tu peux aussi te faire des contacts précieux dans le milieu.
✨Utilise les services de carrière de ton université
N’oublie pas d'explorer les services de carrière de ton établissement. Ils peuvent avoir des stages en data science qui ne sont pas encore publiés ailleurs et peuvent t'aider à te préparer à des entretiens spécifiques.
✨Postule directement sur notre site !
Si un stage en data science chez QARE t'intéresse, n'hésite pas à postuler directement sur notre site. Ça nous permet de voir rapidement ton profil et d'entamer une conversation plus directe.
Nous pensons qu'il te faut ces compétences pour exceller en tant que Data Analyst (Stage ou Alternance) in Paris
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes projets de data science !:Les recruteurs adorent voir des projets concrets. Si tu as réalisé des analyses de données ou développé des modèles, n’hésite pas à les inclure dans ton portfolio. Assure-toi aussi que ton GitHub est à jour avec tes travaux, ça montre ta passion et ton engagement dans le domaine.
Ne néglige pas la personnalisation de ta lettre de motivation:Pour un stage en data science chez QARE, montre vraiment pourquoi tu voudrais intégrer leur équipe. Parle de leur mission ou des projets que tu trouves intéressants et explique comment tu pourrais contribuer à leurs objectifs. Cela va faire toute la différence !
Mentionne tes compétences techniques pertinentes:Dans ton CV, n’oublie pas de lister les langages de programmation et les outils que tu maîtrises, comme Python, R ou TensorFlow. Indique également si tu as des certificats ou des formations spécifiques dans le domaine de la data science, car ça peut vraiment jouer en ta faveur.
Sois prêt à apprendre et à grandir avec nous:Comme il s’agit d’un stage, mets en avant ta curiosité et ta volonté d’apprendre. Dis à QARE que tu es enthousiaste à l’idée de relever des défis, d’approfondir tes connaissances et de rejoindre une équipe dynamique. Ils cherchent des personnes prêtes à évoluer, alors n'hésite pas à le faire savoir !
Comment te préparer à un entretien d'embauche chez QARE
✨Démontre ta maîtrise des outils de data science
Prépare-toi à discuter des outils que tu connais, comme Python, R ou SQL. On pourrait te poser des questions techniques sur des projets auxquels tu as participé, alors n'hésite pas à amener des exemples concrets de tes réalisations lors de ton stage.
✨Sois prêt pour des analyses de données
Attends-toi à des cas pratiques où tu devras analyser un ensemble de données ou expliquer un modèle. Révise des concepts comme la régression linéaire ou le traitement des données manquantes pour montrer ta capacité à résoudre des problèmes réels.
✨Mets en avant ta motivation et ton apprentissage
En tant que stagiaire, les recruteurs de QARE chercheront à comprendre ta motivation. Sois prêt à parler de ce que tu espères apprendre et comment le stage peut t'aider à développer tes compétences en data science.
✨Prépare un portfolio captivant
Si tu as des projets data science sur GitHub ou des analyses de données à partager, prépare-les avant l'entretien. Un bon portfolio peut mettre en avant ton sens de la présentation et ta capacité à communiquer des résultats, ce qui est clé dans ce domaine.
