En un coup d'œil
- Missions: Transformez les besoins du marché français en cas d'utilisation pratiques d'analytique, ML et IA.
- Entreprise: Entreprise innovante avec une équipe internationale et des normes d'ingénierie élevées.
- Avantages: Possibilité de travailler sur des projets significatifs avec un environnement moderne et hybride.
- Autres infos: Opportunités de croissance et de développement professionnel dans un cadre dynamique.
- Pourquoi ce job: Propriétaire de livraisons significatives dans le domaine des données, ML et IA.
- Qualifications: Expérience solide en Python, SQL et pipelines ETL.
Le salaire estimé est compris entre 62100 - 75900 € par an.
Vous êtes un analyste de données pratique qui aime livrer de vraies solutions, pas seulement des notebooks. Ce rôle est proche des affaires en France et vous donne l'espace pour construire des cas d'utilisation de données + ML + IA appliquée de bout en bout en production (stack Azure), avec un groupe de pairs véritablement international autour de vous.
Ce que vous ferez :
- Transformer les besoins du marché français en analyses pratiques, cas d'utilisation de ML et d'IA (choses utilisées par de vraies équipes)
- Construire et maintenir des pipelines de données / ETL et des flux de travail automatisés (fiables, surveillés, orientés production)
- Développer et déployer des modèles de ML appliqués (travail sur les fonctionnalités, évaluation, déploiement, surveillance)
- Contribuer à des solutions modernes d'IA / GenAI (outils basés sur LLM, expérimentation → production lorsque cela a du sens)
- Travailler dans Azure comme principal environnement (déployer, exécuter, soutenir)
- Communiquer clairement avec des parties prenantes techniques et non techniques (France + international)
Ce que nous recherchons (indispensable) :
- Python solide (propre, réutilisable, orienté production)
- SQL solide
- Expérience solide avec ETL / pipelines / orchestration (expérience Airflow est un gros plus)
- Vraie exposition à la production de ML / IA appliquée (pas seulement des modèles académiques)
- Expérience cloud (Azure idéal ; AWS/GCP également acceptable si vous pouvez vous adapter)
- À l'aise pour travailler bilingue (français + anglais)
Atouts (pour se démarquer rapidement) :
- Solutions GenAI / LLM en production (même petits outils ciblés)
- Azure ML, Synapse, Fabric (ou équivalents)
- Power BI / reporting analytique
- IA responsable / gouvernance des modèles, validation, surveillance
Pourquoi cela vous plaira :
- Vous serez responsable de la livraison significative à travers les données + ML + IA (pas isolé)
- Stack moderne avec Azure + attentes de déploiement réelles
- Équipe internationale, normes d'ingénierie solides, et possibilité de grandir vers une plus grande responsabilité
Localisation & relocalisation :
Si vous êtes déjà dans la région de Brest, c'est super. Si vous êtes ailleurs en France (ou en Europe) mais prêt à déménager en Bretagne, cela peut fonctionner — la clé est de pouvoir opérer dans le rythme de bureau/hybride localement (en parlant français !)
Data Analyst (ML and AI) employeur : Allen Recruitment
Allen Recruitment est un employeur de choix, offrant une culture de travail dynamique et collaborative qui valorise l'ambition et la croissance personnelle. En tant que représentant commercial, vous bénéficierez d'une formation complète et d'opportunités de progression claires, tout en travaillant sur le terrain pour développer des relations solides avec les clients dans le secteur des services d'hygiène et alimentaires. Rejoindre notre équipe, c'est s'engager sur un chemin de carrière enrichissant dans un environnement stimulant en France.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Data Analyst (ML and AI)
✨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 Allen Recruitment
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Allen Recruitment. 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 Analyst (ML and AI)
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Allen Recruitment, 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 Allen Recruitment 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 Allen Recruitment. 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 Allen Recruitment
✨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 Allen Recruitment et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
