Data Analyst in Grenoble

Data Analyst in Grenoble

Grenoble Temps plein 61650 - 75350 € / an (estimé) Télétravail
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En un coup d'œil

  • Missions: Transformez des données brutes en modèles fiables et exploitables pour l'entreprise.
  • Entreprise: Vates, une entreprise française innovante spécialisée dans la virtualisation.
  • Avantages: Travail flexible, couverture santé, primes annuelles et avantages du comité d'entreprise.
  • Autres infos: Environnement dynamique avec opportunités de croissance professionnelle.
  • Pourquoi ce job: Faites partie d'une équipe qui valorise l'impact quotidien et l'innovation.
  • Qualifications: Diplôme en analyse de données et expérience en modélisation de données requises.

Le salaire estimé est compris entre 61650 - 75350 € par an.

Vates is a French software company specializing in virtualization, offering a credible alternative to proprietary solutions on the market.

Our VATES VMS solution enables companies to manage their IT infrastructures in a simple, efficient, and controlled way.

We are looking for a Data Analyst to help us turn this data into a reliable, understandable and usable foundation for the company.

You will work at the intersection of business intelligence, data modeling and data engineering.

Your role will be to transform data coming from our operational systems into well-structured, tested and documented datasets that can be confidently used for reporting, analysis and operational processes.

  • Your Responsibilities
  • Data Warehouse & Modeling
  • Build and maintain data models in our Data Warehouse.
  • Transform raw data from operational systems into clean, consistent and reusable datasets.
  • Design analytical models and data marts supporting Sales, Finance, Marketing, Customer Success and other business functions.
  • Improve existing models as business processes and requirements evolve.
  • Ensure that models remain understandable, maintainable and appropriately structured as the Data Warehouse grows.
  • Data Quality
  • Define and implement automated data quality checks.
  • Identify missing, inconsistent, duplicated or anomalous data.
  • Investigate discrepancies between systems and reports.
  • Trace data issues back to their source and help address their root causes.
  • Implement reconciliation mechanisms for critical business data.
  • Make data quality measurable and visible rather than relying on manual validation.
  • Business Metrics & Reporting
  • Work with business stakeholders to understand their reporting and analytical needs.
  • Translate business concepts into precise and reproducible data definitions.
  • Define and maintain shared metrics and KPIs.
  • Build and maintain dashboards and reports.
  • Ensure that the same business concept is calculated consistently across reports and teams.
  • Help users understand the meaning, scope and limitations of the data they use.

Typical topics may include revenue, ARR, MRR, churn, sales pipeline, customers, partners, subscriptions, contracts, billing and product usage.

  • Data Integration
  • Work with data coming from multiple internal and external applications.
  • Contribute to the design of reliable ingestion and transformation pipelines.
  • Understand how data flows between operational systems, the Data Warehouse and downstream consumers.
  • Work with application and integration developers when changes to source systems or data flows are required.
  • Participate in defining appropriate interfaces and data contracts between systems.
  • Documentation & Data Governance
  • Document datasets, transformations, metrics and important business definitions.
  • Maintain visibility over data lineage and dependencies.
  • Contribute to naming conventions, modeling standards and data engineering practices.
  • Help identify authoritative sources for key business information.
  • Participate in improving the consistency of shared entities such as customers, organizations, products and subscriptions across systems.
  • Required Skills
  • Mastering SQL to query, extract, filter, join and transform data from relational databases.
  • Analyzing and manipulating data using Excel, Google Sheets, Python or R.
  • Using Python and libraries such as Pandas, Num Py and Matplotlib for data analysis and visualization.
  • Cleaning and preparing data by identifying and correcting missing, duplicated, inconsistent or inaccurate data.
  • Performing statistical analyses to identify trends, correlations, patterns and anomalies.
  • Building dashboards and reports using Business Intelligence tools such as Power BI, Tableau or Looker.
  • Creating data visualizations to present complex information in a clear and accessible way.
  • Defining and monitoring KPIs to measure business performance and support decision-making.
  • Understanding relational databases and concepts such as tables, relationships, primary keys, foreign keys and joins.
  • Collecting, combining and transforming data from multiple internal and external sources.
  • Automating data analysis and reporting processes using SQL, Python or dedicated automation tools.
  • Ensuring data quality and consistency throughout the analysis process.
  • Interpreting analytical results and translating data into actionable business insights.
  • Documenting data sources, queries, methodologies and analytical processes to ensure transparency and reproducibility.
  • Managing ETL/ELT processes to extract, transform and load data from different sources.
  • Applying data modeling principles to structure data efficiently for analysis and reporting.
  • Working with APIs and various data formats such as CSV, JSON, XML and Parquet.
  • Using Git and version control systems to manage scripts, analyses and collaborative projects.
  • Applying data governance, security and privacy principles, including GDPR requirements.
  • Working with cloud data platforms such as AWS, Microsoft Azure, Google Cloud, Big Query or Snowflake.
  • Fluent in English and French.

At VATES, you will find a flexible work environment, a supportive and approachable team, and a role that makes a real impact on a daily basis.

Location

Our offices are based in Grenoble or Paris, but we operate on a fully remote model to provide greater flexibility and daily work comfort.

You are free to work 100% remotely or come on-site occasionally, depending on your preferences.

  • Health insurance coverage funded at 50% by the company
  • Benefits provided by the Works Council (employee discounts, cinema tickets, etc.)
  • Employee savings plan (PEE)
  • Annual bonus

As part of our diversity and inclusion policy, this position is open to all candidates, regardless of gender.

Profile required

This position is suitable for someone who enjoys understanding how a business works and turning that understanding into reliable data models.

We are looking for someone with

  • A Bachelor’s or Master’s degree in Data Analytics, Computer Science, Computer Engineering, Statistics, Mathematics
  • Severals years (5-7) of experience in data analysis.
  • Fluent in English and French.

Experience with some of the following would be appreciated

  • Saa S or subscription business models.
  • Finance and billing data.
  • Data quality frameworks.
  • APIs and application integration.
  • Software engineering practices such as version control, automated testing and CI/CD.
  • Company description

Vates is a French software company specializing in Open Source and virtualization, with a strong commitment to open and collaborative development.

Our main projects, Xen Orchestra and XCP-ng, cover the entire virtualization stack — from the hypervisor (Xen) and the virtualization platform (XCP-ng) to virtual machine management and backup (Xen Orchestra).

Our team is distributed across several countries and fully embraces remote work, with transparent working methods and accessible communication channels.

At Vates, we are driven by a people-centered company culture focused on kindness, inclusivity, and a flat organizational structure.

Every team member is encouraged to contribute ideas, make decisions, and grow with the company.

Our Open Source model is at the core of everything we do — not only in our code, available on Git Hub and Git Lab, but also in our collaborative approach with the community.

We believe in an “upstream first” philosophy, and we dedicate our expertise and resources to fundamental projects such as Xen, while supporting contributors of all levels in joining us on this journey.

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Data Analyst in Grenoble employeur : World Aquatics

Rejoindre notre entreprise en tant que chef d'équipe paysagiste, c'est intégrer une culture de travail collaborative où l'initiative est valorisée et où chaque membre de l'équipe contribue à des projets d'aménagements extérieurs de qualité. Nous offrons des opportunités de développement professionnel, un accès à des avantages attractifs tels qu'une mutuelle d'entreprise et une rémunération compétitive, le tout dans un environnement stimulant qui favorise la satisfaction client et l'amélioration continue.

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Coordonnées :

Équipe de recrutement de World Aquatics

Conseils d'expert StudySmarter🤫

Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Data Analyst in Grenoble

✨Participer à des hackathons

Les hackathons sont une super opportunité pour montrer tes compétences en data science. En participant, tu peux non seulement travailler sur des projets concrets, mais aussi rencontrer des recruteurs et des professionnels du domaine. Qui sait, ça pourrait mener directement à une offre chez World Aquatics!

✨Contribuer à des projets open-source

Plonger dans des projets open-source te permet de mettre en pratique tes compétences et d'améliorer ta visibilité dans la communauté des data scientists. C'est aussi une manière géniale de bâtir ton réseau et de te faire remarquer par des entreprises comme World Aquatics.

✨Réseauter lors de conférences

Les conférences en data science sont le lieu idéal pour rencontrer des professionnels du secteur. N'hésite pas à te présenter, échanger des cartes de visite et discuter de projets avec des personnes qui travaillent dans des entreprises que tu admires, y compris World Aquatics.

✨Appliquer directement via notre site

Quand tu vois une offre chez World Aquatics, n'attends pas ! Postule directement sur notre site. Montre-nous ton enthousiasme pour le poste de data scientist à temps plein, et n'oublie pas d'inclure des exemples de tes projets et réalisations.

Nous pensons qu'il te faut ces compétences pour exceller en tant que Data Analyst in Grenoble

SQL
Excel
Google Sheets
Python
R
Pandas
NumPy

Quelques conseils pour ta candidature 🫡

Met en avant tes projets de data science:Pour un poste en data science chez World Aquatics, assure-toi d'inclure des liens vers tes projets sur GitHub ou des articles de blog où tu expliques tes analyses de données. Ça montre que tu es actif dans le domaine et que tu comprends les défis du travail réel.

Soigne ton CV avec des compétences techniques précises:Quand tu écris ton CV pour un emploi de data scientist, mets en avant les langages de programmation que tu maîtrises (comme Python ou R) et des frameworks comme TensorFlow ou Scikit-learn. Mentionner des projets où tu les as utilisés peut vraiment faire la différence !

Raconte ta passion pour les données dans ta lettre de motivation:Dans ta lettre de motivation, explique pourquoi tu es passionné par la data science et comment ce poste chez World Aquatics s'aligne avec tes ambitions. C'est l'occasion de montrer ta curiosité intellectuelle et ton envie d'apprendre dans un environnement dynamique.

Soumets ta candidature via notre site:Pour qu'on puisse mieux te considérer pour ce poste, pense à postuler directement sur notre site Web. Cela nous permet de centraliser les candidatures et de mieux te connaître à travers ton formulaire.

Comment te préparer à un entretien d'embauche chez World Aquatics

✨Maîtrise des outils de Data Science

Assurons-nous de bien réviser les outils que l'on utilise dans le domaine de la data science, comme Python ou R. Sois prêt à discuter des bibliothèques que tu as maîtrisées, comme Pandas ou scikit-learn, et donne des exemples concrets de projets où tu les as utilisés.

✨Prépare-toi à des questions techniques

Attends-toi à des questions techniques sur des sujets comme l'apprentissage machine ou l'analyse de données. On pourrait te demander de résoudre un problème en direct ou de décrire un algorithme que tu as utilisé dans le passé. Prépare-toi à montrer ta capacité à analyser et interpréter des données !

✨Montre ta passion pour l'apprentissage

En tant que candidat pour un poste à temps plein, il est crucial de montrer ton envie d'apprendre et de te développer. Partage tes aspirations et les nouvelles compétences que tu souhaites acquérir pour évoluer dans ce domaine dynamique.

✨Prépare un portfolio percutant

Avoir un portfolio solide est essentiel. Choisis quelques projets pertinents que tu peux présenter, en détaillant les défis que tu as relevés et les solutions que tu as apportées. Ça montrera non seulement tes compétences, mais aussi ta capacité à résoudre des problèmes concrets dans le monde réel.