En un coup d'œil
- Missions: Transformez les données en insights actionnables pour booster nos ventes et marketing.
- Entreprise: Ledger, leader mondial des actifs numériques et de la technologie Web3.
- Avantages: Travail flexible, assurance santé, opportunités de croissance financière et formation personnalisée.
- Autres infos: Environnement dynamique avec des opportunités de carrière exceptionnelles.
- Pourquoi ce job: Rejoignez une équipe innovante et impactez l'avenir financier des utilisateurs à l'échelle mondiale.
- Qualifications: Expérience en science des données et compétences en SQL requises.
Le salaire estimé est compris entre 61650 - 75350 € par an.
Nous sommes une équipe d'experts repoussant les limites de ce qui est possible, unis par notre objectif commun de débloquer la véritable liberté grâce à la propriété numérique, rendant la technologie accessible à tous. Nous croyons en un monde où les utilisateurs, créateurs et entreprises gèrent leur valeur avec propriété et liberté. Notre curiosité nous pousse à innover, permettant aux individus à l'échelle mondiale. Notre mission est simple : rendre la garde autonome accessible et donner aux gens les clés de leur avenir financier.
Vous rejoindrez l'équipe Data, responsable de transformer les données en informations et recommandations exploitables pour nos opérations de ventes et de marketing auprès des consommateurs sur tous les canaux.
Responsabilités :
- Posséder l'analyse des ventes aux consommateurs de bout en bout : Ledger.com, Amazon, grossistes et revendeurs, avec une vue cohérente des revenus, unités et marges.
- Mesurer l'impact incrémental réel des prix, promotions et campagnes marketing avec des méthodes causales rigoureuses et des expériences, et transformer les résultats en recommandations budgétaires pour l'équipe Croissance.
- Développer et améliorer les modèles de données (dbt/Snowflake) à partir de diverses sources de données (ventes, ventes finales, marketing, analyses web) avec le soutien de l'équipe d'ingénierie des données ; co-responsabilité de l'alerte qualité des données.
- Posséder la mesure du marketing de performance (attribution, ROAS, CAC), en réconciliant les plateformes publicitaires, GA4 et les données de ventes internes en une seule source de vérité.
- Construire et maintenir des tableaux de bord Tableau qui donnent aux équipes commerciales une vue claire et fiable de leur performance.
- Modéliser la valeur client (LTV, comportement de réachat, services attachés) et l'intégrer dans les décisions de ROI marketing.
- Travailler au sein d'une équipe augmentée par l'IA : utiliser des flux de travail basés sur LLM et des agents IA quotidiennement pour automatiser les analyses et accélérer la livraison.
- Créer et livrer des présentations qui transforment des analyses complexes en recommandations claires pour les parties prenantes jusqu'au niveau ExCom.
Exigences :
- Expérience pratique avérée en science des données appliquée aux décisions commerciales : vous avez réalisé des études d'inférence causale et/ou construit des modèles prédictifs dont les résultats ont changé une décision budgétaire ou de prix.
- Rigueur statistique forte : à l'aise avec la conception d'expériences, les intervalles de confiance et la puissance, et capable de dire clairement quand un résultat ne montre aucun effet détectable.
- 2 à 4 ans d'expérience en analyse de données, ingénierie analytique ou science des données.
- Compétences solides en SQL.
- Orienté vers les données et les affaires ; capable de remettre en question la méthodologie des parties prenantes.
Atouts :
- Compétences en dbt.
- Compétences en Tableau.
- Familiarité avec les données d'analyse marketing/web : GA4, plateformes publicitaires (Google Ads, Amazon Ads), réseaux d'affiliation.
Avantages :
Chez Ledger, nous sommes dédiés à investir continuellement dans nos employés, c'est pourquoi nous offrons plus que de simples salaires ; nous proposons des packages de compensation complets incluant une large gamme d'avantages :
- Options de travail flexibles - Notre politique hybride permet aux employés de travailler à domicile jusqu'à 3 fois par semaine.
- Soutien à la santé et au bien-être - Assurance santé et vie.
- Opportunités de croissance financière - Les employés peuvent devenir actionnaires de Ledger ainsi que d'autres avantages financiers selon votre pays de travail.
- Indemnité de transport - Ledger offre une indemnité de transport pour contribuer à votre moyen de transport préféré.
- Apprentissage et développement - Une suite complète de solutions de formation offrant une expérience d'apprentissage personnalisée pour chaque employé.
Pour les avantages spécifiques à votre région, votre contact en acquisition de talents pourra vous fournir plus d'informations. Nous nous engageons à construire un processus de recrutement inclusif. Si vous avez besoin d'ajustements ou d'accommodements, faites-le nous savoir, nous ferons de notre mieux pour vous soutenir.
Data Scientist & Analytics Engineer in Paris employeur : Unchain Data
AfterData est un employeur de choix, offrant un environnement de travail dynamique et innovant au cœur de Paris. Avec des opportunités de croissance professionnelle et un fort accent sur la collaboration au sein de l'équipe R&D, vous aurez la chance de contribuer à des projets significatifs dans le domaine de la conformité. De plus, la flexibilité du travail à distance permet un équilibre entre vie professionnelle et personnelle, rendant votre expérience encore plus enrichissante.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Data Scientist & Analytics Engineer in Paris
✨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 Unchain Data
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Unchain Data. 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 Scientist & Analytics Engineer in Paris
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Unchain Data, 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 Unchain Data 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 Unchain Data. 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 Unchain Data
✨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 Unchain Data et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
