En un coup d'œil
- Missions: Analyse des données massives et développement de modèles de machine learning pour des produits innovants.
- Entreprise: CELAD, une entreprise tech humaine et innovante depuis 1990.
- Avantages: Encadrement personnalisé, évolution de carrière, et ambiance collaborative.
- Autres infos: Travail dynamique avec des clients variés dans des secteurs d'avenir.
- Pourquoi ce job: Fais partie d'une équipe qui transforme le numérique avec passion et respect.
- Qualifications: 5 ans d'expérience en data science et maîtrise de Python et PySpark.
Le salaire estimé est compris entre 54000 - 66000 € par an.
Nous recherchons un(e) Data Scientist confirmé(e) pour rejoindre une équipe qui conçoit des produits data innovants, autour de la maintenance prédictive.
Votre mission :
- Vous intervenez sur des produits data, de l’étude jusqu’à la mise en production.
- Vous animez des ateliers avec des experts métiers pour cerner leurs besoins.
- Vous explorez et analysez de très gros volumes de données (plusieurs dizaines de millions de lignes).
- Vous concevez des traitements de données, réalisez des études statistiques et, si besoin, développez des modèles de machine learning.
- Vous présentez vos résultats sous forme de rapports d’étude ou de tableaux de bord.
- Vous industrialisez vos travaux d’expérimentation avec PySpark.
Modalités : déplacements à Lyon, 2 jours minimum une fois par mois.
Votre profil :
- Vous avez 5 ans d’expérience minimum en data science.
- Vous maîtrisez Python et de ses librairies data (pandas, scikit-learn, xgboost, geopandas…), avec une vraie aisance sur les données spatiales et textuelles.
- Expérience en PySpark et bonne connaissance de PostgreSQL.
- Autonomie, rigueur, sens de l’organisation et pédagogie pour synthétiser et communiquer vos travaux.
Environnement technique :
- Python
- PySpark
- Hadoop
- PostgreSQL
- GitLab CI/CD
- Jira/Confluence
- Power BI
Data Scientist (H/F) in Saint-Cloud employeur : CELAD
CELAD Strasbourg est un employeur de choix, offrant un environnement de travail collaboratif et dynamique où l'innovation est au cœur des projets. En tant que testeur mainframe, vous bénéficierez d'opportunités de développement professionnel tout en travaillant sur des applications essentielles pour la gestion des cartes bancaires. Avec une culture axée sur le soutien mutuel et l'excellence, CELAD favorise la croissance de ses employés dans un cadre flexible, incluant le télétravail.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Data Scientist (H/F) in Saint-Cloud
✨Participer à des hackathons
Les hackathons sont une super opportunité pour montrer tes compétences en data science. En participant, tu peux non seulement travailler sur des projets concrets, mais aussi rencontrer des recruteurs et des professionnels du domaine. Qui sait, ça pourrait mener directement à une offre chez CELAD!
✨Contribuer à des projets open-source
Plonger dans des projets open-source te permet de mettre en pratique tes compétences et d'améliorer ta visibilité dans la communauté des data scientists. C'est aussi une manière géniale de bâtir ton réseau et de te faire remarquer par des entreprises comme CELAD.
✨Réseauter lors de conférences
Les conférences en data science sont le lieu idéal pour rencontrer des professionnels du secteur. N'hésite pas à te présenter, échanger des cartes de visite et discuter de projets avec des personnes qui travaillent dans des entreprises que tu admires, y compris CELAD.
✨Appliquer directement via notre site
Quand tu vois une offre chez CELAD, n'attends pas ! Postule directement sur notre site. Montre-nous ton enthousiasme pour le poste de data scientist à temps plein, et n'oublie pas d'inclure des exemples de tes projets et réalisations.
Nous pensons qu'il te faut ces compétences pour exceller en tant que Data Scientist (H/F) in Saint-Cloud
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Met en avant tes projets de data science:Pour un poste en data science chez CELAD, assure-toi d'inclure des liens vers tes projets sur GitHub ou des articles de blog où tu expliques tes analyses de données. Ça montre que tu es actif dans le domaine et que tu comprends les défis du travail réel.
Soigne ton CV avec des compétences techniques précises:Quand tu écris ton CV pour un emploi de data scientist, mets en avant les langages de programmation que tu maîtrises (comme Python ou R) et des frameworks comme TensorFlow ou Scikit-learn. Mentionner des projets où tu les as utilisés peut vraiment faire la différence !
Raconte ta passion pour les données dans ta lettre de motivation:Dans ta lettre de motivation, explique pourquoi tu es passionné par la data science et comment ce poste chez CELAD s'aligne avec tes ambitions. C'est l'occasion de montrer ta curiosité intellectuelle et ton envie d'apprendre dans un environnement dynamique.
Soumets ta candidature via notre site:Pour qu'on puisse mieux te considérer pour ce poste, pense à postuler directement sur notre site Web. Cela nous permet de centraliser les candidatures et de mieux te connaître à travers ton formulaire.
Comment te préparer à un entretien d'embauche chez CELAD
✨Maîtrise des outils de Data Science
Assurons-nous de bien réviser les outils que l'on utilise dans le domaine de la data science, comme Python ou R. Sois prêt à discuter des bibliothèques que tu as maîtrisées, comme Pandas ou scikit-learn, et donne des exemples concrets de projets où tu les as utilisés.
✨Prépare-toi à des questions techniques
Attends-toi à des questions techniques sur des sujets comme l'apprentissage machine ou l'analyse de données. On pourrait te demander de résoudre un problème en direct ou de décrire un algorithme que tu as utilisé dans le passé. Prépare-toi à montrer ta capacité à analyser et interpréter des données !
✨Montre ta passion pour l'apprentissage
En tant que candidat pour un poste à temps plein, il est crucial de montrer ton envie d'apprendre et de te développer. Partage tes aspirations et les nouvelles compétences que tu souhaites acquérir pour évoluer dans ce domaine dynamique.
✨Prépare un portfolio percutant
Avoir un portfolio solide est essentiel. Choisis quelques projets pertinents que tu peux présenter, en détaillant les défis que tu as relevés et les solutions que tu as apportées. Ça montrera non seulement tes compétences, mais aussi ta capacité à résoudre des problèmes concrets dans le monde réel.
