En un coup d'œil
- Missions: Créez des problèmes d'analyse de produit réalistes et résolvez-les avec des références.
- Entreprise: Travaillez pour un laboratoire AI à la pointe de la technologie.
- Avantages: Horaires flexibles, paiement hebdomadaire via Stripe, travail 100% à distance.
- Autres infos: Opportunités de travail indépendant avec une croissance continue.
- Pourquoi ce job: Influencez l'avenir de l'IA tout en restant dans votre domaine d'expertise.
- Qualifications: 3+ ans d'expérience en tant que data scientist ou analyste produit.
Le salaire estimé est compris entre 2025 - 2475 € par mois.
Ceci est un rôle à distance, basé sur des projets pour des scientifiques des données et des analystes de produits avec plus de 3 ans d'expérience à temps plein dans une équipe produit. Vous rédigerez des problèmes d'analytique produit réalistes tirés des décisions que vous prenez au travail, couvrant les expériences, les métriques, la rétention et la croissance, et travaillerez chacun d'eux jusqu'à une réponse de référence que les laboratoires d'IA de pointe utilisent pour tester le jugement des modèles. Le travail est entièrement asynchrone sans heures fixes, un minimum de 10 heures par semaine et pas de maximum, et vous pouvez augmenter ou diminuer votre charge de travail d'une semaine à l'autre. Il s'agit d'un rôle de contractant indépendant avec un travail de projet continu, payé hebdomadairement via Stripe, sans enregistrement d'écran, surveillance des frappes ou minuteries d'inactivité.
Responsabilités
- Rédiger des problèmes d'analytique produit réalistes tirés des décisions que vous prenez au travail : expériences, métriques, rétention et croissance.
- Travailler chaque problème jusqu'à une réponse de référence, avec le raisonnement derrière chaque étape.
- Repérer les erreurs d'analyse qui semblent raisonnables mais qu'un praticien seul pourrait détecter.
Qualifications requises
- Plus de 3 ans à temps plein en tant que scientifique des données ou analyste de produits (les stages et l'école ne comptent pas).
- Expérience pratique dans la conception ou l'analyse de tests A/B.
- Solides compétences en SQL, Python et statistiques appliquées.
- Capacité à s'engager au moins 10 heures par semaine.
- Anglais écrit solide et capacité à expliquer une analyse clairement.
Qualifications préférées
- Diplôme de maîtrise dans un domaine quantitatif.
- Expérience dans la définition de métriques produit ou la modélisation de la rétention et de la valeur à vie.
Pourquoi postuler
- Le travail reste dans votre spécialité, jugé sur le jugement analytique plutôt que sur le volume.
- Fixez vos propres heures et augmentez ou diminuez votre charge de travail d'une semaine à l'autre.
- Paiement hebdomadaire via Stripe.
- Votre jugement façonne la manière dont la prochaine génération d'IA traite l'analyse de données.
Product Analytics and Experimentation Expert employeur : AfterQuery
AfterQuery est un employeur exceptionnel pour les professionnels de la gestion de l'information en santé, offrant une flexibilité totale avec un travail 100 % à distance et des horaires entièrement asynchrones. Les collaborateurs peuvent s'attendre à des taux horaires compétitifs allant de 70 à 95 $ et à des opportunités de croissance continue dans un environnement où leur expertise est valorisée et reconnue. En rejoignant AfterQuery, vous aurez l'occasion de façonner l'avenir des modèles d'IA en matière de données de santé tout en travaillant sur des projets significatifs qui impactent réellement le secteur.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Product Analytics and Experimentation Expert
✨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 AfterQuery!
✨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 AfterQuery.
✨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 AfterQuery.
✨Appliquer directement via notre site
Quand tu vois une offre chez AfterQuery, 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 Product Analytics and Experimentation Expert
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Met en avant tes projets de data science:Pour un poste en data science chez AfterQuery, 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 AfterQuery 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 AfterQuery
✨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.
