Data Analyst

À propos de Findem :

Findem est la seule plateforme de données sur les talents qui combine des données 3D avec l'IA, automatisant et consolidant les activités en haut de l'entonnoir à travers tout votre écosystème de talents. En intégrant le sourcing, le CRM et l'analytique en une plateforme unifiée, Findem révolutionne la gestion des talents par les entreprises. Notre technologie de données 3D offre un accès instantané à l'ensemble de la carrière d'un individu en un seul clic, éliminant les conjonctures et dévoilant des informations de marché et de concurrence sans précédent. Findem permet aux équipes de talents de livrer continuellement des candidats de haut niveau et diversifiés et de créer des expériences de talents exceptionnelles. En savoir plus sur www.findem.ai.

Nous cherchons un analyste de données talentueux avec une expérience avérée dans la gestion de vastes ensembles de données pour rejoindre notre équipe de stratégie de données. Votre rôle sera crucial pour mener des initiatives essentielles d'amélioration de la qualité des données, permettant à nos utilisateurs de mieux planifier, d'embaucher plus intelligemment et de prendre des décisions plus rapidement.

Au cœur de Findem se trouvent nos données 3D uniques, permettant à nos clients de prendre des décisions supérieures aux capacités des recherches par mots-clés traditionnelles. Vous serez responsable de diagnostiquer des problèmes de données complexes, de conseiller les parties prenantes sur les décisions critiques basées sur les données et de découvrir des informations au sein de vastes ensembles de données pour fournir des solutions innovantes.

En tant qu'analyste de données, vous deviendrez un conseiller de confiance pour notre clientèle diversifiée, allant des petites startups aux entreprises du Fortune 500. En rejoignant notre équipe de données, vous stimulerez l'innovation et aiderez nos clients à libérer tout le potentiel des données 3D pour une prise de décision informée et efficace.

• Partenariat avec des équipes interfonctionnelles : Collaborer avec les équipes d'ingénierie, de produit, de vente, de succès client, de recherche de données et d'activation de produit pour comprendre et résoudre les défis liés aux données.
• Amélioration de la qualité des données : Développer et mettre en œuvre des méthodes pour améliorer continuellement la qualité des données.
• Amélioration de la création d'attributs : Diriger des initiatives pour créer et améliorer les attributs de données.
• Fournir des insights sur l'utilisation des produits : Analyser et fournir des insights sur l'utilisation des produits pour éclairer la prise de décision.
• Soutien à l'acquisition de données : Évaluer de nouvelles sources de données pour soutenir les efforts d'acquisition de données.

• 2 à 5 ans d'expérience de travail avec des données
• Compétence en analyse de données utilisant Python ou d'autres langages de programmation
• Expérience avec les bases de données NoSQL
• Grande maîtrise des tableurs comme Microsoft Excel et Google Sheets
• Solide compréhension des statistiques
• Gestion de projet : Servir de conseiller de confiance et de point de contact principal pour les évaluations régulières de la santé des données, répondre aux questions des chercheurs à travers différents fuseaux horaires
• Fortes capacités de présentation et de narration : Illustrer les problèmes de la conception à la résolution et communiquer efficacement la valeur aux audiences techniques et non techniques
• Priorisation efficace des tâches : S'épanouir dans les environnements de travail dynamiques, gérer plusieurs projets simultanément et respecter les délais
• Compétences interpersonnelles solides : Établir une relation avec les parties prenantes et communiquer efficacement à tous les niveaux de l'organisation
• Adaptabilité : Volonté d'apprendre et de comprendre la technologie, les produits et les marchés pertinents
• Mentalité de croissance : Passion pour l'apprentissage et l'amélioration continue

• Expérience dans l'acquisition de données non structurées à partir de diverses sources