En un coup d'œil
- Missions: Aidez les chercheurs à migrer vers AWS et créez des environnements Python.
- Entreprise: Société de conseil en technologies dynamique à Paris.
- Avantages: Salaire compétitif, mutuelle, remboursement des frais de transport et tickets restaurant.
- Autres infos: Opportunités de croissance professionnelle dans un environnement stimulant.
- Pourquoi ce job: Rejoignez une équipe innovante et faites la différence dans le secteur financier.
- Qualifications: Expertise en Python et AWS, avec de bonnes compétences en communication.
Le salaire estimé est compris entre 60000 - 70000 € par an.
Une société de conseil en technologies recherche un consultant expérimenté en Data Plateform pour un hedge fund à Paris. Vous serez responsable de la transition des chercheurs vers AWS et de la mise en place d'environnements Python.
Les compétences requises incluent :
- Développement en Python
- Expertise avérée en AWS, notamment SageMaker
- Capacité à travailler avec des utilisateurs moins techniques
Le poste offre un salaire entre 60K€ et 70K€, avec des avantages tels que mutuelle, remboursement des frais de transport et tickets restaurant.
Senior Data Scientist & MLOps Engineer — AWS SageMaker Expert employeur : Aneo
Rejoindre ANEO, c'est intégrer un cabinet de conseil innovant où la technologie est au cœur de notre ADN. Situé à Boulogne-Billancourt, nous offrons un environnement de travail dynamique avec des opportunités de télétravail hybride, favorisant ainsi un équilibre entre vie professionnelle et personnelle. Nos employés bénéficient d'une culture collaborative, d'un budget formation généreux et d'une rémunération compétitive, tout en participant à des projets de pointe dans le domaine du calcul avancé et de l'open source.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Senior Data Scientist & MLOps Engineer — AWS SageMaker Expert
✨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 Aneo
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Aneo. 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 Scientist & MLOps Engineer — AWS SageMaker Expert
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Aneo, 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 Aneo 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 Aneo. 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 Aneo
✨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 Aneo et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
