En un coup d'œil
- Missions: Transformez des données brutes en insights clairs et construisez des tableaux de bord utiles.
- Entreprise: Ussunday, une startup innovante dans le secteur des paiements en restauration.
- Avantages: Salaire compétitif, options d'actions, assurance santé, et politique de vacances illimitées.
- Autres infos: Bureau au cœur de Paris avec un équilibre entre travail en présentiel et à distance.
- Pourquoi ce job: Rejoignez une équipe dynamique et façonnez l'avenir des paiements dans les restaurants.
- Qualifications: 3+ ans d'expérience en tant qu'analyste de données et compétences solides en SQL.
Le salaire estimé est compris entre 62100 - 75900 € par an.
Ussunday construit le moyen le plus rapide et le plus simple de payer dans les restaurants. Avec un simple scan d'un code QR, les clients peuvent payer, donner un pourboire et partir en environ 10 secondes. Nous croyons que les grands produits doivent sembler évidents, pas compliqués, et nous nous concentrons sans relâche sur la simplicité tout en gagnant la confiance des restaurants et des clients à chaque interaction. Aujourd'hui, sunday gère les paiements dans des milliers de restaurants aux États-Unis, au Royaume-Uni et en France, aidant les opérateurs à tourner les tables plus rapidement, à augmenter les pourboires et à débloquer des informations précieuses. Nous nous poussons à aller au-delà des attentes, en construisant avec responsabilité, en agissant rapidement et en évoluant avec ambition alors que nous abordons notre plus grande opportunité de croissance aux États-Unis.
Nous recherchons un Data Analyst pour rejoindre notre équipe Data à Paris. Ce rôle à fort impact et pratique se situe à l'intersection du produit, des affaires et des données. Vous serez la personne qui transforme les données brutes du produit en informations claires, conçoit des expériences qui guident la feuille de route et construit les tableaux de bord qui aident nos équipes à avancer plus vite et plus intelligemment. Vous collaborerez directement avec les chefs de produit, les ingénieurs et les parties prenantes commerciales pour répondre aux questions qui comptent.
Ce n'est pas un rôle de reporting. Nous recherchons quelqu'un de curieux, orienté vers les affaires et prêt à prendre en charge la fonction analytique. Rejoignez-nous tôt, grandissez rapidement et façonnez le parcours !
Responsabilités clés
- Transformer les données produit en informations commerciales claires
- Conduire des analyses de produit de bout en bout pour comprendre le comportement des utilisateurs, l'adoption des fonctionnalités et la performance commerciale
- Faire remonter proactivement des informations aux équipes Produit et Business avant qu'elles ne soient demandées
- Documenter les indicateurs clés, les sources de données et les cadres analytiques pour construire une compréhension partagée
À propos de vous
Compétences requises :
- 3+ années d'expérience professionnelle en tant que Data Analyst
- Expérience pratique en analyse de produit et tests A/B
- Compétences solides en SQL ; à l'aise avec Metabase ou un outil BI équivalent
- Acumen commercial et produit
- Esprit d'équipe fort
Ce que nous offrons
- Salaire compétitif + options d'actions
- Bureau agréable au cœur de Paris (10ème arrondissement) avec un équilibre entre travail en présentiel et à distance
- Politique de vacances illimitées
- Assurance santé couverte à 100 % pour vous et vos enfants
- Tickets restaurant
- 50 % de votre transport public couvert
sunday est un employeur offrant l'égalité des chances et ne discrimine pas. Tous les candidats qualifiés seront considérés pour un emploi sans égard à la race, la croyance, la couleur, le sexe, l'orientation affective ou sexuelle, l'identité ou l'expression de genre, l'ethnicité, la religion, l'origine nationale, l'ascendance, la nationalité, l'âge, le handicap, l'état matrimonial, le statut de vétéran, les informations génétiques, ou sur toute autre base prohibée par la loi.
Data Analyst employeur : sunday
Chez Sunday, nous valorisons un environnement de travail dynamique et inclusif où chaque employé a l'opportunité de grandir et de s'épanouir. En tant que responsable des opérations de bureau et des événements à Paris, vous bénéficierez d'une culture collaborative, d'un équilibre hybride et d'une forte présence sur site, tout en contribuant à façonner une expérience d'accueil mémorable pour nos nouveaux arrivants. Rejoindre notre équipe, c'est faire partie d'une entreprise qui place l'humain au cœur de ses préoccupations.
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 sunday
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez sunday. 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 sunday, 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 sunday 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 sunday. 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 sunday
✨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 sunday et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
