En un coup d'œil
- Missions: Concevoir et développer des outils d'analyse de données en utilisant Spark et Scala.
- Entreprise: Entreprise innovante spécialisée dans l'analyse de données.
- Avantages: Télétravail, environnement dynamique et opportunités de développement professionnel.
- Autres infos: Travail autonome avec des ateliers collaboratifs et une forte autonomie sur le projet.
- Pourquoi ce job: Rejoignez une équipe DATA et impactez des projets innovants avec des technologies de pointe.
- Qualifications: Expérience en modélisation OMOP et intégration de données.
Le salaire estimé est compris entre 57150 - 69850 € par an.
Nous cherchons un profil ingénieur DATA analytique (Analytics Engineering), confirmé et autonome, pour participer à la mise en place d’un outil de pilotage d'indicateurs. Le profil sera rattaché à une équipe "DATA" mais travaillera seul sur ce projet et sera convié à des ateliers de travail avec le projet utilisateur.
Ses activités seront les suivantes :
- Conception et réalisation/développement d’outils en spark/scala dans le cadre de l’intégration de données ;
- Concevoir et mettre en œuvre des modèles de données standardisés au format OMOP ;
- Automatiser le déploiement des flux d’intégration de données et des modules de transformation ;
- Participer à la conception d’API appropriés (Webservices FHIR, etc.) ;
- Participation à la standardisation des modèles de données (format FHIR/OMOP) et à la conception d’API appropriés (Webservices FHIR, etc.) ;
- Contribuer à la mise en place d’outils d’exploration des données innovants (moteur de recherche de type Solr, bibliothèques Spark/Scala, etc.) ;
- Participer à la rédaction de la documentation technique (conception, administration et exploitation) ;
- Etablir la documentation de recette technique (tests unitaires) des composants mis en œuvre.
Environnement technique : Les données nécessaires aux traitements sont extraites des bases de données de production sources du SI clinique et transférées de manière automatisée et sécurisée vers le SI Data (bases de données S3/Deltalake, hébergées sur cluster Kubernetes) grâce à l’outil ELT Data Ingestor ou via des transformations développées en Spark (Scala et Python).
Expertise souhaitée :
- Indispensables : Modélisation OMOP, Conception de flux d’intégration (ELT / Spark), Autonomie complète sur un projet.
- Souhaité (important) : Conception d’API REST, Tests unitaires / documentation technique, Solr / moteur de recherche.
Mobilité Paris 2 jours de télétravail par semaine.
DATA analytique in Paris employeur : Gec Groupe
GEC – Global Experts Consulting est un employeur de choix, offrant un environnement de travail dynamique et collaboratif en France et au Maroc. Nous valorisons le développement professionnel de nos employés à travers des projets innovants et stratégiques, tout en favorisant une culture d'entraide et de partage des connaissances. Rejoindre notre équipe, c'est avoir l'opportunité de travailler sur des technologies de pointe dans un cadre stimulant, où votre expertise sera reconnue et mise à profit.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher DATA analytique in 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 Gec Groupe
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Gec Groupe. 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 analytique in Paris
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Gec Groupe, 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 Gec Groupe 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 Gec Groupe. 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 Gec Groupe
✨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 Gec Groupe et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
