En un coup d'œil
- Missions: Gérez des données clés pour des produits médicaux et collaborez avec des experts du secteur.
- Entreprise: Entreprise innovante dans le domaine de la santé avec une culture collaborative.
- Avantages: Salaire compétitif, avantages santé, travail à distance et développement professionnel.
- Autres infos: Environnement dynamique avec d'excellentes opportunités de croissance de carrière.
- Pourquoi ce job: Impactez le développement de produits médicaux grâce à des données précises et pertinentes.
- Qualifications: Expérience en gestion de données et compétences en collaboration d'équipe.
Le salaire estimé est compris entre 64350 - 78650 € par an.
Le Senior Data Manager est responsable de la gestion des sujets clés liés aux données à travers les produits, y compris la création de jeux de données, l'exportation de données, les flux de travail d'annotation et le suivi des performances, et de la conduite de ces sujets de bout en bout.
Ce rôle prend des décisions de structuration sur les outils de l'équipe et l'architecture des données, construit des pipelines réutilisables et de l'automatisation, et encadre les membres plus juniors de l'équipe de données.
Le travail se fait avec des radiologues, des chefs de produit, des ingénieurs en IA, des scientifiques de la recherche clinique et des ingénieurs en données pour soutenir le développement de produits médicaux.
- Posséder un ou plusieurs sujets de données à travers les produits, tels que la création de jeux de données, l'exportation de données, les flux de travail d'annotation et le suivi des performances, et les conduire de bout en bout.
- Concevoir et maintenir des outils réutilisables, y compris des pipelines, des tableaux de bord et de l'automatisation, pour l'équipe de données et pour les parties prenantes qui ont besoin d'accéder, d'explorer ou d'utiliser les données.
- Prendre des décisions de structuration sur la mise en œuvre technique, les outils de l'équipe et l'architecture des données, et maintenir la qualité du code et l'efficacité des processus.
- Mettre en évidence des informations exploitables à partir du lac de données en identifiant, structurant et livrant des informations pertinentes aux parties prenantes produit, IA et cliniques.
- Conduire le ciblage et la collecte de données pertinentes.
- Construire et structurer des jeux de données médicalement cohérents et représentatifs.
- Établir des directives d'annotation et une formation afin que la qualité de l'annotation reste cohérente.
- Contribuer à la supervision continue et à l'affinement des performances des algorithmes d'IA.
- Encadrer les membres plus juniors de l'équipe de données par le biais de conseils techniques et de partage de connaissances.
- Écrire des tests automatisés et appliquer des normes de versionnage et de révision du code aux processus et outils de données.
Compétences requises :
- Connaissance de l'imagerie médicale et de la manière dont les données et les annotations façonnent le développement des algorithmes d'IA.
- Capacité à gérer plusieurs sujets en parallèle tout en maintenant une vue d'ensemble des priorités produit et données.
- Capacité à structurer, documenter, industrialiser et optimiser les processus et outils de données.
- Capacité à traduire les besoins entre les parties prenantes techniques et moins techniques et à encadrer les autres.
- Expérience dans l'écriture de tests automatisés et le travail avec le versionnage et la révision du code.
Préféré :
- Compréhension de l'apprentissage automatique.
- Plus de 5 ans d'expérience pertinente en gestion des données, ingénierie des données ou science des données, idéalement dans le secteur de la santé ou de l'imagerie médicale.
- Master dans un domaine lié à la santé ou scientifique.
- Excellente maîtrise de Python et des langages de requête de base de données, et aisance à travailler avec des bases de données telles que BigQuery et MongoDB.
Senior Data Manager in Paris employeur : Aidence
DeepHealth est un employeur de choix, offrant à ses employés un environnement dynamique et collaboratif où l'innovation et la croissance personnelle sont au cœur de sa culture. En tant que Legal Associate, vous bénéficierez d'opportunités de développement professionnel dans des domaines juridiques clés tels que la protection des données et la réglementation de l'IA, tout en travaillant aux côtés d'une équipe expérimentée qui valorise la diversité des idées et le partage des connaissances. Situé dans un cadre stimulant, DeepHealth favorise un équilibre entre vie professionnelle et vie privée, tout en soutenant activement la formation continue et l'évolution de carrière de ses employés.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Senior Data Manager 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 Aidence
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Aidence. 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 Senior Data Manager in Paris
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Aidence, 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 Aidence 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 Aidence. 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 Aidence
✨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 Aidence et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
