En un coup d'œil
- Missions: Transforme des données complexes en outils décisionnels clairs et impactants.
- Entreprise: Rejoins une équipe passionnée par la data et l'innovation.
- Avantages: Salaire attractif, télétravail partiel, mutuelle prise en charge à 100%.
- Autres infos: Opportunités de montée en compétences sur les technologies de data visualisation.
- Pourquoi ce job: Fais la différence avec des projets BI à forte valeur ajoutée.
- Qualifications: Expérience en BI Engineering et maîtrise de Tableau requises.
Le salaire estimé est compris entre 51300 - 62700 € par an.
Tu es passionné(e) par la data visualisation et tu aimes transformer des données complexes en outils décisionnels clairs et impactants ? Tableau, dbt et l’optimisation SQL font partie de ton quotidien ?
Missions
- Répondre aux besoins métier en KPIs : mettre à disposition, de manière automatique et régulière, des outils de data visualisation performants pour les équipes métier.
- Piloter le cycle de vie des solutions BI : intervenir dès la finalisation du cadrage projet jusqu’à la livraison en production, et assurer le run des solutions déployées.
- Apporter une expertise en visualisation de données : proposer des solutions de dataviz adaptées aux usages métiers exprimés lors du cadrage.
- Collaborer avec les Product Managers, Data Analysts et Analytics Engineers : identifier des opportunités d’amélioration des produits de visualisation.
- Conduire des analyses à impact : mesurer l’effet des solutions déployées et transformer des problématiques business en insights actionnables.
- Identifier de nouvelles opportunités : quantifier des pistes de développement de nouveaux produits ou usages data.
- Documenter et fiabiliser : rédiger la documentation technique nécessaire pour assurer un run efficace des solutions.
- Contribuer au collectif Data : partager ton avancement lors des rituels Agile, échanger avec les autres BI Engineers, Product Managers et experts des data domains.
Profil recherché
- En 1er, un savoir‑être en phase avec notre culture : Tu es curieux(se) et proactif(ve) pour comprendre les besoins métier. Tu as une bonne capacité de projection, un bon esprit de synthèse et tu communiques efficacement. Tu fais preuve de rigueur, d’autonomie et d’un état d’esprit positif. Tu aimes travailler dans un environnement agile et collaboratif (Git, revue de code, pair programming).
- En 2nd, un bagage technique solide : Une expérience d’au moins 4 ans en BI Engineering ou développement de data visualisation. Une bonne maîtrise de Tableau (niveau confirmé à expert selon le poste). Une expérience en optimisation SQL et une capacité à comprendre et exploiter un modèle de données. Une aisance avec le français courant et un bon niveau d’anglais (oral et écrit).
Les petits plus qui feront la différence :
- Une expérience de dbt pour la transformation de données.
- Une connaissance de Databricks ou d’environnements Cloud type AWS S3.
- Une sensibilité à l’analyse statistique.
- Une veille technologique active sur le marché de la Data.
- Une connaissance du secteur retail.
Et surtout, tu as envie de mettre la data visualisation au service de décisions concrètes et impactantes ? Alors rejoins‑nous et construisons ensemble des outils décisionnels qui font la différence !
Ce que nous t’offrons
- Un salaire attractif qui évolue en fonction de ton expérience et de tes compétences.
- Des projets BI à forte valeur ajoutée, au sein d’une équipe data pluridisciplinaire et expérimentée.
- Une montée en compétences continue sur les technologies de data visualisation et d’analytics les plus recherchées du marché.
- Une mutuelle et un titre de transport pris en charge à 100 %.
- Du télétravail partiel pour favoriser un bon équilibre entre vie professionnelle et personnelle.
- L’opportunité de rejoindre une équipe passionnée par la donnée et son impact business.
DataViz & BI Engineer H/F employeur : skiils
Découvrez un environnement de travail dynamique et collaboratif chez Discoverii, où l'innovation et la performance sont au cœur de notre culture. En tant que Data Analyste, vous bénéficierez d'opportunités de développement professionnel, d'une équipe passionnée et d'un cadre propice à l'épanouissement personnel, le tout dans un secteur en pleine croissance comme l'e-commerce. Rejoignez-nous pour transformer des données en décisions stratégiques et contribuer à notre succès collectif.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher DataViz & BI Engineer H/F
✨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 skiils
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez skiils. 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 DataViz & BI Engineer H/F
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez skiils, 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 skiils 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 skiils. 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 skiils
✨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 skiils et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
