En un coup d'œil
- Missions: Gérez les données précliniques et améliorez les outils BI pour des projets innovants.
- Entreprise: Aixial Group, un leader dans le domaine de la recherche clinique.
- Avantages: Télétravail possible, environnement dynamique et opportunités de développement professionnel.
- Autres infos: Poste basé en Île-de-France avec une culture d'amélioration continue.
- Pourquoi ce job: Contribuez à des projets qui impactent la recherche médicale tout en travaillant à distance.
- Qualifications: Expérience en préclinique et compétences en BI/SQL souhaitées.
Le salaire estimé est compris entre 49500 - 60500 € par an.
Aixial Group recrute un Data Manager Préclinique pour assurer l’administration fonctionnelle des outils et la collecte/ intégration des données précliniques dans un cadre ALCOA+ et MDM.
Vous rédigez la documentation fonctionnelle et participez aux tests et à l’amélioration continue des interfaces et des rapports.
Le poste est basé en Île-de-France avec possibilité de télétravail selon les missions. Une première expérience en préclinique et une maîtrise des outils BI/SQL sont préférables.
#J-18808-Ljbffr
Data Manager Préclinique & BI - Télétravail Possible employeur : AIXIAL GROUP
Aixial Group est un employeur de choix pour les passionnés des Sciences de la Vie et de la Recherche Clinique, offrant un environnement international dynamique où chaque contribution a un impact significatif sur la santé mondiale. Avec des opportunités de télétravail, une rémunération compétitive et un engagement envers le développement professionnel, Aixial favorise une culture collaborative qui valorise l'innovation et l'excellence. Rejoindre notre équipe, c'est s'engager dans une carrière enrichissante au cœur de la recherche clinique.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Data Manager Préclinique & BI - Télétravail Possible
✨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 AIXIAL GROUP
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez AIXIAL GROUP. 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 Data Manager Préclinique & BI - Télétravail Possible
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez AIXIAL GROUP, 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 AIXIAL GROUP 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 AIXIAL GROUP. 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 AIXIAL GROUP
✨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 AIXIAL GROUP et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
