En un coup d'œil
- Missions: Diriger des projets IA, de la conception à la mise en production.
- Entreprise: Artefact, leader européen en data et IA, avec une culture collaborative.
- Avantages: Salaire compétitif, développement professionnel et environnement dynamique.
- Autres infos: Opportunités de croissance de carrière et engagement pour une IA éthique.
- Pourquoi ce job: Impactez des projets innovants tout en développant votre expertise technique.
- Qualifications: 5 ans d'expérience en solutions data et solide connaissance en IA appliquée.
Le salaire estimé est compris entre 61650 - 75350 € par an.
Who we are
Artefact is a French consulting and engineering firm specializing in data and AI, and a leader in Europe.
Headquartered in Paris, we are now present in 23 countries across all continents, with a team of 1,700 employees.
Our mission is to help businesses unlock the full potential of AI and data by developing tailor-made solutions that address their specific industry challenges.
As pioneers in this field, we combine technological expertise with operational excellence, working alongside the world's leading market players.
Our clients span all key economic sectors - industry, retail, luxury, consumer goods, healthcare, and finance - and include major international corporations.
Beyond consulting, we are deeply committed to making AI ethical and accessible.
We launched the Artefact School of Data to facilitate career transitions into tech roles and established AI Research Centers in Paris and Shanghai.
What you will be doing - Key responsibilities
As a Manager Data Scientist, you will play a central role in the design, delivery and scaling of AI projects for our clients.
Reporting to the CTO, your responsibilities will include
- Leading end-to-end client projects: from framing use cases with business stakeholders to implementing AI solutions that generate measurable impact.
- Ensuring technical excellence: promote software engineering and MLOps best practices to deliver scalable solutions and bring them into production.
- Supporting solution design: challenging business requirements, validating data availability, and selecting the most appropriate methodologies and architectures.
- Being the technical reference for clients: explaining AI approaches in simple terms, providing recommendations on feasibility, risks, and ROI.
- Developing trusted client relationships: interacting with C-level and operational teams to position Artefact as a long-term partner on their Data & AI journey.
Beyond these core responsibilities, you will also be involved in
- Managing the country's data science team
- Support team staffing, ensuring the right skills are applied to meet project needs.
- Ensure each individual's continuous well-being within the team, supporting their growth through mentoring, coaching, and career development plans.
- Help define the team's career framework and participate in performance review processes.
- Challenge existing ways of working and drive innovation to continuously improve Artefact's data science team.
- Developing Artefact's technical expertise
- Contribute to testing and implementing advanced AI approaches and emerging techniques on client use cases.
- Drive initiatives to build internal accelerators, such as modules and tools that can be reused across projects.
- Maintain an active technology watch: evaluate emerging tools, frameworks, and cloud services to assess how they can address client needs.
- Share knowledge through workshops, informal training sessions, and documentation, fostering a culture of continuous learning.
- Being a great tech manager
- Lead by example: demonstrate technical rigor, pragmatic problem-solving, and the ability to step in directly on projects when the team needs support.
- Provide constructive feedback to help data scientists in your team progress in both technical and consulting dimensions.
- Anticipate risks and unblock teams, ensuring projects stay on track.
- Balance ambition and feasibility: critically assess approaches, driving innovation while ensuring solutions stay realistic to deliver.
- Foster collaboration between data scientists, data engineers, and business teams to ensure solutions are effectively integrated and adopted.
Qualifications - What we are looking for
- 5+ years of hands-on experience developing data-driven solutions.
- Strong knowledge in applied machine learning and generative AI.
- Solid understanding of software engineering and MLOps best practices.
- Experience with industrializing AI workflows in cloud
- #J-18808-Ljbffr
Data Scientist Manager in Paris employeur : artefactjobs
Artefact est un employeur de choix, offrant un environnement dynamique et innovant au cœur de Paris. Avec une culture de partage des connaissances et des opportunités de mentorat, les employés peuvent s'épanouir tout en travaillant sur des projets d'analyse de données à la pointe de la technologie. De plus, l'entreprise favorise le développement professionnel et l'autonomie, permettant à chacun de contribuer significativement à des solutions sur mesure pour des clients prestigieux dans divers secteurs.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Data Scientist 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 artefactjobs
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez artefactjobs. 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 Scientist Manager in Paris
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez artefactjobs, 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 artefactjobs 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 artefactjobs. 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 artefactjobs
✨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 artefactjobs et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
