En un coup d'œil
- Missions: Recenser et documenter les cas d'usage data pour une migration vers Databricks.
- Entreprise: Grand compte du secteur de l'énergie avec des projets innovants.
- Avantages: Opportunité de travailler sur des projets impactants dans un environnement dynamique.
- Autres infos: Possibilité de rencontrer de nombreux professionnels et d'élargir votre réseau.
- Pourquoi ce job: Contribuez à une migration cruciale et développez vos compétences en data.
- Qualifications: Expérience en data et compétences en communication avec les utilisateurs.
Le salaire estimé est compris entre 49500 - 60500 € par an.
Contexte
Dans le cadre de la migration de sa plateforme Data vers Databricks, notre client, un grand compte du secteur de l’énergie, souhaite disposer d’une vision complète des usages métiers de sa plateforme actuelle avant de lancer la bascule.
Votre mission :
- Recenser et documenter l’ensemble des cas d’usage data exploités par les équipes métier sur la plateforme existante (environ 50 cas d’usage identifiés).
- Mener les entretiens avec les utilisateurs et référents métier (au moins 50 rendez-vous) pour comprendre ce qu’ils font réellement avec la donnée : sources, traitements, fréquence, livrables produits, criticité, dépendances.
- Faire le lien entre besoins métier et réalité technique (flux, jobs, tables, outils de restitution).
- Structurer et rédiger le livrable final : un document Word de recensement des cas d’usage, clair et exploitable pour préparer la migration.
- Remonter les points d’attention et premiers éléments de priorisation.
URGENT - Consultant(e) Data technico-fonctionnel (H/F) employeur : Datapy
Rejoindre notre client, un grand groupe bancaire, c'est intégrer une équipe dynamique au sein d'une direction Data/AI qui valorise l'innovation et la collaboration. Avec une culture de travail inspirée des start-ups, vous bénéficierez d'opportunités de croissance professionnelle tout en participant à des projets de pointe dans le domaine de la Data Science. De plus, l'environnement international et les technologies avancées utilisées vous permettront de développer vos compétences tout en contribuant à des solutions significatives.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher URGENT - Consultant(e) Data technico-fonctionnel (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 Datapy
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Datapy. 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 URGENT - Consultant(e) Data technico-fonctionnel (H/F)
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Datapy, 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 Datapy 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 Datapy. 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 Datapy
✨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 Datapy et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
