En un coup d'œil
- Missions: Analyse des données pour améliorer la qualité des publicités et optimiser les performances.
- Entreprise: Voodoo, leader mondial dans le développement de jeux mobiles innovants.
- Avantages: Salaire compétitif, couverture santé premium, et avantages bien-être.
- Autres infos: Environnement rapide avec opportunités de croissance professionnelle.
- Pourquoi ce job: Rejoignez une équipe dynamique et impactez l'expérience publicitaire à grande échelle.
- Qualifications: Expérience en analyse de données, compétences en SQL et développement ETL.
Le salaire estimé est compris entre 61650 - 75350 € par an.
À propos de Voodoo : Fondée en 2013, Voodoo est une entreprise technologique qui crée des jeux et des applications mobiles avec pour mission d divertir le monde. Avec 800 employés, 7 milliards de téléchargements et plus de 200 millions d'utilisateurs actifs, Voodoo est le 3ème éditeur mobile mondial en termes de téléchargements après Google et Meta. Notre portefeuille comprend des jeux à succès comme Mob Control et Block Jam, ainsi que des applications populaires telles que BeReal et Wizz.
Équipe : L'équipe Voodoo Ad-Network est un produit autonome d'environ 30 personnes qui a pour mission ambitieuse de fournir des services de réseau publicitaire. Un objectif est de tirer parti des données de première partie de Voodoo pour améliorer la monétisation de Voodoo. De plus, le produit se développe à travers de nouvelles initiatives comme l'ouverture à un inventaire externe, l'accès au marché des annonceurs externes et la monétisation des réseaux sociaux grâce à l'acquisition récente de BeReal. Grâce à des résultats prometteurs, notre ambition est maintenant d'agrandir l'équipe pour soutenir la croissance.
L'équipe Ad Experience possède la qualité de bout en bout des annonces livrées par notre réseau, de l'affichage des annonces à la collecte de données. Elle se concentre fortement sur la visibilité, l'intégrité des traceurs et les signaux de diagnostic qui alimentent nos modèles d'apprentissage automatique. Elle est composée principalement d'ingénieurs logiciels seniors, de développeurs mobiles, d'ingénieurs QA et d'ingénieurs Full Stack qui itèrent ensemble pour détecter rapidement les problèmes, améliorer l'expérience publicitaire côté utilisateur et protéger la qualité des données qui retournent dans le produit.
Rôle : Nous recherchons un Analyste de Données Expérimenté pour rejoindre notre équipe d'Ingénierie & Données. Dans ce rôle, vous allez :
- Travailler sur des projets de données de bout en bout avec l'équipe Ad Experience pour améliorer la qualité de livraison des annonces, réduire les échecs de chargement et de rendu des annonces, et maintenir une haute qualité des données.
- Surveiller les événements de diagnostic SDK et construire des alertes, des détections d'anomalies et des analyses des causes profondes sur les ensembles de données de l'Ad Experience.
- Construire des pipelines de collecte et de transformation de données, et des tableaux de bord exploitables.
- Analyser de grands ensembles de données complexes avec des milliards d'événements représentant le comportement des joueurs de jeux mobiles et de notre réseau publicitaire pour enquêter sur les régressions de qualité des annonces, les écarts d'attribution et les déploiements SDK.
- Concevoir des solutions à partir de zéro, itérer rapidement, créer des POCs et déployer rapidement en production.
- Occasionnellement utiliser des compétences en Python et en statistiques pour soutenir des tests A/B sur les changements d'expérience publicitaire.
Profil : Vous possédez une expérience substantielle dans des rôles analytiques, idéalement au sein d'une entreprise web ou mobile ou dans l'industrie technologique ou publicitaire. Vous êtes très compétent en SQL et avez un bilan prouvé de construction de pipelines prêts pour la production qui gèrent de grands ensembles de données complexes. Vous avez une solide expérience en développement ETL et avec DBT. Vous avez une expérience pratique avec Tableau ou une autre plateforme de tableau de bord standard, et pouvez créer des tableaux de bord partagés dans toute l'entreprise, facilitant la prise de décision basée sur les données à travers les départements. Une connaissance avancée des outils et modèles statistiques sera considérée comme un avantage significatif. Des compétences en développement, en particulier en Python, seront également considérées comme un avantage significatif. Vous aimez travailler dans un environnement dynamique et êtes capable d'équilibrer le compromis entre un développement long et des résultats rapides. Vous avez un solide esprit de résolution de problèmes ainsi qu'un excellent bilan démontrant votre sens des responsabilités et votre capacité à proposer des idées innovantes. Un diplôme BA/B.Sc en statistiques, mathématiques, ingénierie, économie ou d'autres domaines quantitatifs est obligatoire pour ce rôle.
Notre Stack : DBT ; Tableau ; SQL ; Athena ; Spark ; Python
Avantages : Salaire compétitif basé sur l'expérience, Chèque déjeuner Swile, Gymlib (100% couvert par Voodoo), Couverture santé premium avec SideCare, 100% couverte pour vous et votre famille, Activités de bien-être dans notre bureau de Paris, Vendredis à distance.
Experienced Data Analyst (Ad-network) in Paris employeur : Voodoo
Rejoindre notre entreprise de jeux vidéo à Paris, c'est intégrer une culture dynamique et créative où l'innovation est au cœur de chaque projet. Nous offrons des opportunités de croissance professionnelle, un environnement collaboratif et des avantages uniques tels que des événements d'équipe réguliers et des formations continues pour développer vos compétences en gestion de communauté. Si vous êtes passionné par les médias sociaux et souhaitez faire partie d'une équipe qui valorise votre créativité, cet emploi est fait pour vous.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Experienced Data Analyst (Ad-network) 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 Voodoo
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Voodoo. 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 Experienced Data Analyst (Ad-network) in Paris
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Voodoo, 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 Voodoo 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 Voodoo. 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 Voodoo
✨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 Voodoo et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
