En un coup d'œil
- Missions: Développez des systèmes de métriques fiables pour mesurer l'impact environnemental dans l'industrie de la mode.
- Entreprise: Carbonfact, une plateforme innovante d'intelligence environnementale pour la mode durable.
- Avantages: Salaire compétitif, assurance santé premium, budget de formation et travail flexible.
- Autres infos: Culture collaborative avec des opportunités de croissance professionnelle et des retraites d'équipe.
- Pourquoi ce job: Rejoignez une équipe dynamique et faites une réelle différence dans la lutte contre le changement climatique.
- Qualifications: Expérience en ingénierie analytique et maîtrise de SQL, idéalement sur BigQuery.
Le salaire estimé est compris entre 65000 - 80000 € par an.
L'industrie de la mode est responsable de 5 à 10 % des émissions mondiales de gaz à effet de serre (GES). Alors que la pression climatique augmente, les entreprises de mode ont besoin d'outils carbone adaptés à leur réalité, et non de plateformes génériques. Carbonfact est la plateforme d'intelligence environnementale pour le textile et la mode. Nous transformons des données commerciales désordonnées en intelligence environnementale afin que les marques puissent mesurer, modéliser, réduire et rendre compte de leur impact en toute confiance.
En tant que premier Ingénieur Analytics chez Carbonfact, vous serez responsable de la couche qui rend nos chiffres fiables. Votre mission est de vous assurer que les problèmes de qualité des données n'atteignent jamais les clients. Vous rejoindrez l'équipe Data en tant que contributeur individuel, sous la direction de Félix, notre Responsable des Données.
Ce que vous ferez :
- Posséder la couche de transformation SQL qui matérialise nos métriques dans BigQuery : lignes directrices, contrats, tests, surveillance et portes CI.
- Construire et gouverner la couche sémantique qui devient la source unique de vérité pour la plateforme, les KPI internes et les outils d'IA.
- Mettre en œuvre et tester les contrats de données derrière les KPI de l'entreprise.
- Détecter les mauvaises données tôt et diriger les échecs vers le bon propriétaire, avant qu'un client ne les voie.
Ce que vous ne ferez pas :
- Être le bureau de requêtes ad hoc.
- Construire des tableaux de bord toute la journée.
- Décider seul de ce que signifient les métriques.
Qui vous êtes :
- Vous prospérez dans la complexité, mais parvenez à décomposer les choses pour les rendre claires.
- Vous avez possédé quelque chose, pas seulement contribué, et étiez responsable lorsque cela a échoué.
- Vous traitez la documentation comme un artefact de construction : générée à partir de la source, testée et versionnée.
Et concrètement :
- Plus de 4 ans d'expérience professionnelle en ingénierie analytique ou dans un rôle de données adjacent.
- Compétence en SQL sur un entrepôt colonne, idéalement BigQuery.
- Vous avez géré une couche de transformation en production.
- Assez de Python pour être à l'aise dans le moteur et les tâches planifiées.
Ce que nous offrons :
- Une culture transparente, collaborative et à haute autonomie.
- Un accès généreux aux modèles d'IA de pointe.
- Un budget annuel d'apprentissage pour soutenir le développement professionnel.
- Un bureau basé à Paris, avec une politique de télétravail flexible.
Processus de recrutement :
- Appel vidéo introductif avec quelqu'un de l'équipe Data.
- Session de gouvernance : comment vous convergeriez nos sources de vérité.
- Entretien final et appels de référence.
Analytics Engineer - Environmental Intelligence employeur : Carbonfact
Carbonfact est un employeur exceptionnel, offrant une culture de travail transparente et collaborative qui valorise l'autonomie et l'impact. Basé à Paris, notre équipe d'ingénierie se concentre sur des projets significatifs, avec des opportunités de croissance professionnelle soutenues par un budget annuel de formation et des retraites d'équipe. Nous offrons également des avantages compétitifs, y compris une couverture santé premium, des bénéfices pour le fitness et les transports, ainsi qu'un cadre de compensation transparent qui récompense la performance et l'impact.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Analytics Engineer - Environmental Intelligence
✨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 Carbonfact
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Carbonfact. 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 Analytics Engineer - Environmental Intelligence
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Carbonfact, 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 Carbonfact 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 Carbonfact. 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 Carbonfact
✨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 Carbonfact et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
