En un coup d'œil
- Missions: Aide les utilisateurs à maîtriser la plateforme Dataiku grâce à des formations et un soutien continu.
- Entreprise: Dataiku, une entreprise innovante en pleine croissance dans le domaine de l'IA.
- Avantages: Accès à des projets variés et technologies open-source, avec une équipe passionnée.
- Autres infos: Culture d'entreprise axée sur la transparence, l'ambition et l'empathie.
- Pourquoi ce job: Contribue à simplifier l'utilisation des données et de l'IA pour des clients prestigieux.
- Qualifications: Expérience en codage (Python, R, SQL) et en modélisation ML requise.
Le salaire estimé est compris entre 61650 - 75350 € par an.
- How you'll make an impact
- Help users discover and master the Dataiku platform via user training, office hours, demos, and ongoing consultative support.
- Analyze and investigate various data and machine learning applications across industries and use cases.
- Provide strategic input to the customer and account teams to help our customers succeed.
- Scope and co-develop production-level data science projects with our customers.
- Mentor and help educate data scientists and other customer team members to aid in career development and growth.
- What you'll need to be successful
- Curiosity and a desire to learn new technical skills.
- Empathy and an eagerness to share your knowledge with your colleagues, Dataiku’s customers, and the general public.
- Ability to clearly explain complex topics to technical as well as non-technical audiences.
- Over 3 years of experience with coding (Python, R, SQL).
- Over 3 years of experience building ML models.
- Understanding underlying data systems and platform mechanics such as Cloud architectures, K8S, Spark, and SQL.
- Fluency in English and German, French would be a plus.
- What will make you stand out
- Experience with Consulting and/or Customer-facing Data Science roles.
- Experience with Data Engineering or MLOps.
- Experience developing Web Apps in Javascript, RShiny, or Dash.
- Experience building APIs.
- Experience using enterprise data science tools.
- Passion for teaching or public speaking.
Benefits
- Exposure to a wide range of enterprise customers across industries.
Examples of Dataiku’s hundreds of customers include GE, Unilever, Comcast, Ubisoft, OVH, Santander, and Capgemini.
- A wide diversity of projects.
- Opportunity to contribute to our company's and product's core vision: simplify and democratize how people work with data and use Artificial Intelligence.
- Exposure to the latest open-source technologies that Dataiku integrates.
- Opportunity to work with a smart, passionate, and driven team in hypergrowth mode.
- Dataiku has a strong culture based on key values: Transparency, Ambition, Excellence, Humility, and Empathy.
What are you waiting for!
At Dataiku, you'll be part of a journey to shape the ever-evolving world of AI.
We're not just building a product; we're crafting the future of AI.
If you're ready to make a significant impact in a company that values innovation, collaboration, and your personal growth, we can't wait to welcome you to Dataiku!
And if you’d like to learn even more about working here, you can visit our Dataiku Linked In page.
#J-18808-Ljbffr
Data Scientist - France, Paris employeur : Dataiku Inc.
Dataiku est un employeur exceptionnel qui valorise l'innovation, la collaboration et la croissance personnelle. En tant qu'ingénieur Fullstack, vous aurez l'opportunité de travailler dans un environnement dynamique et en pleine expansion, où la diversité des talents est célébrée et où chaque employé peut contribuer à façonner l'avenir de l'IA. Avec des avantages tels que le travail à distance, une culture d'entreprise inclusive et des opportunités de développement professionnel, Dataiku s'engage à offrir un cadre de travail enrichissant et stimulant.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Data Scientist - France, 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 Dataiku Inc.
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Dataiku Inc.. 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 - France, Paris
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Dataiku Inc., 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 Dataiku Inc. 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 Dataiku Inc.. 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 Dataiku Inc.
✨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 Dataiku Inc. et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
