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# Alternance - Marketing Data Analyst (H/F

- **Company:** Amplifon
- **Location:** Paris, France
- **Experience:** Internship
- **Contract:** Apprenticeship
- **Skills:** Microsoft Excel, Data Analysis, Databases, Python (Programming Language), Machine Learning, Microsoft PowerPoint, Power BI, SQL Databases
- **Published:** May 25, 2026
- **Apply:** https://fr.indeed.com/viewjob?jk=c8635d14af3663d8

## About the Role

De formation niveau Master 1 ou Master 2 en data, ingénierie ou équivalent ;
Tu fais preuve d'une grande curiosité et de bon sens, ainsi que de rigueur et d'un profil analytique ;
Tu possèdes une réelle appétence pour les chiffres et fais preuve d'un vrai esprit logique ;
Dynamique et force de proposition, tu n'hésites pas à apporter des outils permettant d'améliorer les process actuels ;
Tu es synthétique, organisé(e) et rigoureux(se) ;
Tu as de bonnes qualités rédactionnelles et relationnelles ainsi qu'une excellente maîtrise des outils informatiques (Excel, PowerPoint) ;
Des connaissances en Power BI, SQL et Python sont souhaitables.

## Description

Participation au pilotage de l'activité :
Contribuer au pilotage de l'activité marketing quotidienne ;
Analyser les performances de nos investissements et suivre le parcours des patients ;
Améliorer notre suivi journalier de la performance de nos canaux d'acquisition ;
Être un soutien data et analytique pour les équipes Marketing.

Analyse de données :
Mise en place de rapports et d'automatisations pour le suivi du trafic en centre et de l'Upper Funnel ;
Analyses proactives afin de trouver des opportunités et d'identifier les risques pour notre business ;
Proposer des actions et recommandations ciblées en fonction des situations ;
L'alternant devra à terme être suffisamment autonome sur nos bases de données et outils de BI afin de répondre aux besoins quotidiens des équipes en matière de data.

Automatisation et Exploration de données :
Travailler avec les différents départements en France (Marketing, IT, RH et Finance) sur les sujets liés aux ventes ;
Contribuer à l'automatisation et à l'analyse de nos bases de données afin d'améliorer l'exploitation et la valorisation des données disponibles ;
Mise en place de systèmes de Machine Learning en lien avec notre base de données.


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