En un coup d'œil
- Missions: Dirigez la stratégie de données et construisez une équipe dynamique pour transformer les données en leviers stratégiques.
- Entreprise: WeWard, une application innovante qui récompense vos pas et favorise le bien-être.
- Avantages: Équilibre travail/vie personnelle, budget de développement, bureau cool à Paris, et télétravail.
- Autres infos: Environnement positif et amusant, avec une équipe passionnée et ambitieuse.
- Pourquoi ce job: Rejoignez une aventure impactante avec une autonomie totale et façonnez l'avenir des données chez WeWard.
- Qualifications: 10 ans d'expérience en données, dont 5 en management, et expertise en stacks modernes.
Le salaire estimé est compris entre 61650 - 75350 € par an.
WeWard est l'application qui vous récompense pour vos pas quotidiens et transforme chaque pas en récompenses réelles, connexions et impact positif ! Notre mission est d'aider les gens à bouger davantage, à se sentir mieux et à donner un sens au mouvement. Aujourd'hui, nous sommes confiés par plus de 25 millions d'utilisateurs dans le monde, avec une équipe internationale en pleine croissance et des bureaux à Paris et New York.
Nous recherchons un Responsable des Données pour relever l'un des plus grands défis de WeWard : transformer un flux massif de données (plus de 25 millions d'utilisateurs, des milliards d'événements suivis) en un levier stratégique pour alimenter notre croissance internationale et notre transition vers l'IA. Vous aurez la responsabilité complète de la vision et de la stratégie des données de l'entreprise. Vous aurez la liberté de définir les normes, de choisir les technologies et de construire une organisation robuste et évolutive capable de soutenir une application mobile grand public en pleine croissance.
Votre mission sera d'élargir et de structurer l'équipe Data — qui comprend déjà un Data Scientist Senior (PhD) et un Ingénieur en Analyse — en recrutant rapidement des Ingénieurs en Données, des Analystes et des spécialistes de la fraude pour répondre aux besoins de l'entreprise. Vous dirigerez une équipe de plus de 5 personnes et positionnerez WeWard comme une entreprise axée sur les données.
Vous jouerez également un rôle central dans l'exploration et l'intégration de l'IA dans tous les départements et au sein du produit lui-même. Votre rôle impliquera de diriger la transition de l'entreprise pour utiliser efficacement l'IA dans ses produits (personnalisation, automatisation, prévention de la fraude) et dans ses opérations (support, croissance, finance).
En rejoignant WeWard, vous entrerez dans un rôle à fort impact, avec une grande autonomie et l'opportunité de concevoir à la fois une pile de données de classe mondiale et une équipe de données.
Vos responsabilités :
- Conduire la stratégie globale des données en alignement avec les objectifs commerciaux.
- Diriger et développer une équipe pluridisciplinaire (Ingénieurs en Données, Analystes de Données, Scientifiques des Données, Analystes de Fraude).
- Assurer la qualité, la fiabilité et l'accessibilité des données dans toutes les équipes.
- Superviser la conception, le développement et la maintenance de l'infrastructure des données (pipelines, cloud, surveillance).
- Favoriser une forte culture axée sur les données, permettant une prise de décision basée sur des informations fiables.
- Diriger des projets analytiques et scientifiques à fort impact (projection LTV, détection de fraude, personnalisation, tests A/B).
- Assurer la conformité avec les réglementations sur la protection des données (RGPD, confidentialité, sécurité).
- Mettre l'IA au cœur des processus produits et d'équipe, en développant des fonctionnalités alimentées par l'IA, de l'automatisation et des agents internes pour accélérer l'impact et débloquer de nouvelles expériences utilisateur.
Ce que nous recherchons :
- Plus de 10 ans d'expérience dans les données, dont au moins 5 ans en management.
- Un parcours éprouvé dans la construction et la structuration d'une équipe de données dans un environnement de scale-up / B2C.
- Une expertise solide avec des piles de données modernes (BigQuery, Airflow, DBT, Metabase, Amplitude ou équivalents).
- Un bon bagage en ingénierie des données et/ou en analyse, avec une bonne compréhension des défis de la science des données.
- Capacité démontrée à travailler de manière transversale avec les équipes produit, marketing, finance et technique.
- Excellentes compétences en communication, leadership et mentorat.
Ce que nous offrons :
- Une équipe mondiale, axée sur la mission, avec des collègues à Paris, New York, Londres, Boston !
- Un équilibre sain entre vie professionnelle et vie privée.
- Un budget annuel pour l'apprentissage et le développement.
- Travail hybride, avec 2 jours de télétravail par semaine.
- Bureau vraiment cool au centre de Paris avec des collations, un bureau de marche et un énorme Wardy qui traîne.
Processus de recrutement :
- Entretien technique de 45 minutes avec Tanguy, notre co-fondateur et votre futur manager.
- Étude de cas à domicile suivie d'un débriefing de 1,5 heure avec l'équipe Data.
- Appel de 30 minutes avec Kaënaath, notre spécialiste en acquisition de talents.
- Visite des bureaux pour rencontrer d'autres membres de l'équipe.
Et si c'est un match… Bienvenue dans l'aventure !
Head of Data (FR) in Paris employeur : WeWard SAS
WeWard est un employeur exceptionnel qui valorise l'autonomie et la croissance personnelle au sein d'une équipe internationale dynamique. Situé à Paris, notre bureau offre un environnement de travail agréable avec un équilibre sain entre vie professionnelle et vie privée, des opportunités d'apprentissage annuelles, et une culture d'innovation où chaque membre peut contribuer à des projets significatifs. Rejoindre WeWard, c'est faire partie d'une aventure passionnante qui allie technologie et bien-être, tout en ayant un impact positif sur la santé des utilisateurs.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Head of Data (FR) 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 WeWard SAS
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez WeWard SAS. 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 Head of Data (FR) in Paris
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez WeWard SAS, 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 WeWard SAS 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 WeWard SAS. 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 WeWard SAS
✨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 WeWard SAS et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
