En un coup d'œil
- Missions: Analyse des données clients pour optimiser la fidélisation et réduire l'attrition.
- Entreprise: Entreprise innovante dans le secteur de la Data Science et de l'IA.
- Avantages: Salaire compétitif, environnement dynamique et opportunités de développement professionnel.
- Autres infos: Culture de l'innovation et projets stimulants avec Dataiku.
- Pourquoi ce job: Impact direct sur la stratégie client grâce à des analyses actionnables.
- Qualifications: Compétences en analyse de données et travail en équipe.
Le salaire estimé est compris entre 49500 - 60500 € par an.
Au sein de la direction Data Science et IA de la direction de la Transformation, le pôle Clients Produits a en charge :
- D’échanger avec les métiers afin de cadrer les besoins, de définir une méthodologie et de proposer des axes d’analyse.
- D mener des études structurantes et actionnables autour du client et de son équipement : profiling, étude descriptive, analyses de cohortes, segmentation…
- D’analyser, de prédire et de modéliser les comportements pour développer la conquête, fidéliser et réduire l’attrition des clients.
- D’optimiser la performance des modèles d’IA dans le temps (backtest) et contribuer à leur application opérationnelle ainsi qu’à leur industrialisation avec Dataiku.
- De présenter les analyses aux Métiers et dans les différents Comités de direction.
- De gérer les livrables projets dans un délai contraint.
Livrables / Résultats attendus :
- Production d’analyses sous forme de présentation PowerPoint et restitution aux métiers demandeurs (Direction Marketing, Direction de la Distribution et du Développement Omnicanal, Direction Financière, Direction de la stratégie…).
- Projets Dataiku en lien avec les analyses réalisées.
- Documentation fonctionnelle et technique en lien avec les travaux réalisés.
Les environnements techniques relatifs aux projets :
- Analyse du besoin client.
- Sens de la rigueur et de l'efficacité opérationnelle.
- Travail en équipe.
- Culture du changement et de l'innovation.
Analyste de données employeur : QODEXIA
QODEXIA est un employeur de choix, offrant un environnement de travail dynamique et innovant au cœur de Paris. Avec un fort accent sur la transformation digitale, les employés bénéficient d'opportunités de croissance professionnelle dans des projets variés et stimulants, tout en évoluant dans une culture d'entreprise axée sur les valeurs humaines et la collaboration. Rejoindre QODEXIA, c'est faire partie d'une équipe passionnée par l'IT et engagée à accompagner les plus grands acteurs de l'industrie dans leur évolution technologique.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Analyste de données
✨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 QODEXIA
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez QODEXIA. 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 Analyste de données
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez QODEXIA, 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 QODEXIA 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 QODEXIA. 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 QODEXIA
✨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 QODEXIA et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
