En un coup d'œil
- Missions: Construire et optimiser des solutions de données pour des applications IA en santé.
- Entreprise: Scale-up HealthTech innovante avec un fort impact clinique.
- Avantages: Salaire compétitif, environnement dynamique et opportunités de croissance.
- Autres infos: Poste clé avec possibilité d'accompagnement de profils juniors.
- Pourquoi ce job: Rejoignez une équipe qui transforme les données en solutions de santé révolutionnaires.
- Qualifications: Expérience en Data Engineering et maîtrise de Python et des architectures cloud.
Le salaire estimé est compris entre 63000 - 77000 € par an.
? Lead Data Engineer - Health Tech / IAJe recrute pour une scale-up Health Tech en pleine croissance , spécialisée dans l'analyse de données physiologiques et le développement de solutions d'IA utilisées par des professionnels de santé .
L'entreprise conçoit des produits mêlant hardware, software et data, avec un fort impact clinique.
Vous jouerez un rôle clé
prendre le lead sur la data platform qui alimente les modèles IA, les produits analytiques et les outils internes.
- ? Missions & Environnement Tech
- Construire / optimiser le datalake
(standardisation, qualité, sécurité, gouvernance) - Python + Cloud public.
- Développer des pipelines ETL automatisés pour ingérer, nettoyer et transformer des données physiologiques complexes - Airflow / orchestration.
- Fournir aux Data Scientists des datasets versionnés, fiables et massifs
- Lakehouse (Delta ou équivalent).
- Garantir la conformité RGPD , l'anonymisation et la traçabilité complète des données.
- Industrialiser la stack
- CI/CD, monitoring, automatisation, optimisation cloud
- Terraform, Git, Linux.
- Jouer le rôle de référent technique
: architecture, bonnes pratiques, accompagnement des profils plus juniors.
- ? Profil recherché
- 7+ ans en Data Engineering dont rôle Senior/Lead.
- Maîtrise Python, pipelines, big data & architectures cloud.
- Sens du produit, rigueur, autonomie.
- Bonus : MLOps, données sensibles, signaux physiologiques.
Intéressé(e) ?
Organisions un échange !
Lead Data Engineer - HealthTech / IA H/F (CDI) employeur : Golden Bees
Interaction Celtic Lorient est un employeur de choix, offrant un environnement de travail dynamique et collaboratif au sein d'une équipe de plus de cent professionnels. Avec des avantages tels que la mutuelle, la prévoyance et la participation aux bénéfices, nous favorisons également le développement professionnel de nos employés grâce à des missions variées dans l'industrie navale. Rejoindre notre équipe, c'est s'engager dans une carrière enrichissante où chaque contribution compte.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Lead Data Engineer - HealthTech / IA H/F (CDI)
✨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 Golden Bees
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Golden Bees. 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 Lead Data Engineer - HealthTech / IA H/F (CDI)
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Golden Bees, 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 Golden Bees 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 Golden Bees. 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 Golden Bees
✨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 Golden Bees et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
