En un coup d'œil
- Missions: Modéliser et analyser des données pour optimiser les performances des projets clients.
- Entreprise: Claranet, leader des services cloud en Europe avec une culture d'inclusion.
- Avantages: Télétravail flexible, formation continue, et ambiance de travail conviviale.
- Autres infos: Cadre de travail agréable avec des activités variées et un fort engagement RSE.
- Pourquoi ce job: Rejoins une équipe dynamique et impacte la transformation digitale des entreprises.
- Qualifications: Connaissances en bases de données et solutions Cloud, esprit d'analyse et communication.
Le salaire estimé est compris entre 49500 - 60500 € par an.
Fondé en 1996, Claranet est un acteur majeur des services cloud en Europe. Véritable partenaire, nous accompagnons nos clients dans leur stratégie de transformation digitale et dans sa mise en œuvre, grâce à nos différentes expertises : Cloud, Sécurité, Data, DevOps, Microservices, Applications digitales. Claranet s’engage fermement à incarner les valeurs essentielles de respect, d'intégrité, de bienveillance, d'inclusion et de diversité. Nous croyons que chaque membre peut être un contributeur précieux et nous encourageons l'expression des idées et des opinions pour construire ensemble une entreprise dynamique et innovante.
Ingénieur Data au sein de la cellule Data Solutions en charge des projets de modélisation et de restitution de la donnée.
- Cadrage des besoins clients : Collaborer avec les parties prenantes pour comprendre les objectifs métier et définir les cas d’usage spécifiques à analyser ou optimiser à l’aide des données.
- Collecte et ingestion des données : Mettre en place des pipelines pour extraire des données de diverses sources (bases de données, API, etc.) de manière efficace et scalable.
- Nettoyage et transformation des données : Assurer la qualité des données en nettoyant, normalisant et transformant les données brutes pour les rendre exploitables.
- Modélisation des données : Concevoir des modèles de données adaptés aux besoins de l'entreprise, optimisés pour le stockage, l'analyse ou l'exploitation en temps réel.
- Mise en place de data lakes et data warehouses : Créer des structures de stockage centralisé pour les données historiques afin de faciliter leur analyse.
- Optimisation des performances : Optimiser les bases de données et les flux de données pour réduire les temps de traitement et améliorer les performances globales.
- Gestion des flux de données en temps réel : Implémenter des systèmes capables de traiter et d'analyser des données en temps réel (par exemple, avec des technologies comme Apache Kafka ou Spark).
- Sécurité des données : S'assurer que les données sont stockées de manière sécurisée et conforme aux réglementations (RGPD, HIPAA, etc.).
- Collaboration avec les data scientists et analystes : Travailler avec d'autres équipes pour s'assurer que les infrastructures de données répondent à leurs besoins en termes d’analyse ou de machine learning.
- Surveillance et maintenance des pipelines : Surveiller et maintenir les pipelines de données pour s'assurer qu'ils fonctionnent correctement, et résoudre les problèmes techniques rapidement.
- Automatisation et DevOps : Automatiser les tâches répétitives et utiliser les pratiques DevOps pour améliorer le développement et la gestion des infrastructures de données.
Univers technologique : De formation supérieure ou autodidacte, tu possèdes de bonnes connaissances en base de données relationnelles et sur les solutions Clouds Publics (Azure, GCP, AWS). Tu es curieux(euse) de l’univers DevOps avec une appétence pour la sécurité. Rigoureux(euse), organisé(e) tu as un bon esprit d’analyse. Ton aisance relationnelle et ta communication te permettront de te légitimer facilement auprès des équipes en place et des clients. Anglais professionnel requis.
Pourquoi nous rejoindre ? Voici un aperçu de nos avantages :
- Un cadre de travail agréable et une vie sur site conviviale (sport, relaxation, musique, petits-déjeuners, ateliers créatifs, afterworks…).
- L'hybrid working : pas de nombre de jours imposé, le télétravail fait partie de notre ADN. Tout, de l'état d'esprit aux outils, est mis en œuvre pour le faciliter.
- Un parcours d'Onboarding personnalisé avec un séminaire immersif.
- Un fort investissement dans la formation professionnelle et le développement personnel (formations sur mesure et certifiantes), l'accès à la Claranet Academy.
- Un accompagnement personnalisé par ton RH Partner (projection de carrière, mobilités…).
- Un fort engagement RSE (forfait mobilités durables, charte de la diversité, charte de la déconnexion…).
- Et toujours : mutuelle et prévoyance, carte restaurant, prime de participation, prime vacances, prime de cooptation, RTT, Compte Epargne Temps, CSE, Action logement…
Alors, prêt(e) à rejoindre l'Aventure Claranet ? Ta nouvelle équipe t'attend avec impatience !
Ingénieur Data (H/F) employeur : Claranet France
Claranet France est un employeur de choix, offrant un environnement dynamique où l'innovation et la collaboration sont au cœur de notre culture. Nous valorisons le développement professionnel de nos employés à travers des opportunités de formation continue et un soutien à la croissance de carrière. Rejoindre Claranet, c'est faire partie d'une équipe passionnée qui s'engage à créer des solutions numériques de pointe tout en bénéficiant d'un cadre de travail stimulant et enrichissant.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Ingénieur Data (H/F)
✨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 Claranet France
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Claranet France. 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 Ingénieur Data (H/F)
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Claranet France, 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 Claranet France 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 Claranet France. 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 Claranet France
✨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 Claranet France et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
