En un coup d'œil
- Missions: Concevoir et maintenir des pipelines de données à grande échelle pour l'entraînement de modèles robotiques.
- Entreprise: Entreprise innovante spécialisée dans l'IA physique.
- Avantages: Salaire compétitif, avantages santé, télétravail et développement professionnel.
- Autres infos: Environnement dynamique avec de nombreuses opportunités de croissance.
- Pourquoi ce job: Rejoignez une équipe passionnée et impactez le futur de l'IA physique.
- Qualifications: Compétences en ingénierie logicielle et expérience en pipelines de données.
Le salaire estimé est compris entre 72000 - 88000 € par an.
Ce que vous ferez :
- Concevoir, construire et maintenir des pipelines de données à grande échelle (batch et streaming) pour l'entraînement et l'évaluation de modèles de fondation en robotique à l'échelle des pétaoctets.
- Posséder l'infrastructure de données principale : modèle de données, systèmes de stockage, pipelines d'ingestion, frameworks de transformation et couches d'orchestration.
- Standardiser les modèles de données et unifier les pipelines de traitement à travers des ensembles de données de téléopération réels et de simulation synthétique.
- Collaborer avec une équipe d'individus motivés engagés à construire une IA physique polyvalente.
Ce que vous apporterez :
- Excellentes compétences en ingénierie logicielle (Python, Go ou similaire).
- Expérience approfondie dans la conception, la construction et le maintien de pipelines de données à grande échelle (plus de 8 ans).
- Compréhension approfondie des systèmes distribués (Spark, Kafka ou similaire).
- Expérience étendue avec les technologies de stockage de données (lacs de données, entrepôts, magasins d'objets comme S3).
- Expérience dans l'exécution et la maintenance d'infrastructures de production (Kubernetes, Terraform).
- Bonus : expérience dans le soutien des systèmes d'IA, en particulier l'IA incarnée comme la conduite autonome.
Data Infrastructure in Paris employeur : Genesis AI
Rejoignez une entreprise innovante qui valorise la passion et l'excellence dans le domaine de l'intelligence artificielle physique. Nous offrons un environnement de travail collaboratif où vous aurez l'opportunité de travailler avec des équipes de pointe sur des projets de robotique passionnants, tout en bénéficiant d'un soutien pour votre développement professionnel et personnel. Située dans un cadre dynamique, notre culture d'entreprise encourage la créativité et l'initiative, vous permettant de contribuer à des solutions significatives et impactantes.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Data Infrastructure 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 Genesis AI
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Genesis AI. 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 Infrastructure in Paris
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Genesis AI, 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 Genesis AI 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 Genesis AI. 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 Genesis AI
✨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 Genesis AI et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
