En un coup d'œil
- Missions: Analyse et exploite des données réseau pour optimiser les performances.
- Entreprise: Free, une entreprise innovante avec une culture collaborative.
- Avantages: Salaire compétitif, télétravail, formations régulières et avantages divers.
- Autres infos: Environnement dynamique avec de nombreuses opportunités d'évolution.
- Pourquoi ce job: Rejoins une équipe passionnée et impacte l'avenir des réseaux.
- Qualifications: Compétences en Python et machine learning requises.
Le salaire estimé est compris entre 59400 - 72600 € par an.
Culture interne
Chez Free, vous trouverez une culture interne singulière et très marquée.
Il règne un fort état d’esprit collectif.
Le recrutement est ouvert, sans a priori : on ne juge les gens ni sur leur âge, ni sur leur background.
On aime aller vite, faire les choses nous-mêmes, et on mise sur l’autonomie pour être efficace.
Vous verrez : chez Free, on se sent libre !
Description du poste
Dans un contexte où les données réseau sont de plus en plus abondantes et complexes, Free met en place une plateforme de centralisation des données réseau pour offrir une analyse fine et transversale des performances des différents réseaux (Free Réseaux, Free Mobile, fibre).
En tant que Data Scientist, vous jouerez un rôle clé dans l’exploitation et l’analyse des données pour améliorer la performance des réseaux et l’efficacité opérationnelle des équipes métiers.
Vous collaborerez avec les ingénieurs réseau, les data engineers et les analystes métier pour développer des modèles et des algorithmes apportant des solutions concrètes aux problématiques du réseau mobile et fixe.
- Vos missions
- Analyser et exploiter de grandes quantités de données issues des réseaux (fixe, mobile, fibre) afin d’identifier des tendances et d’optimiser la performance des infrastructures.
- Développer des modèles d’apprentissage automatique et des algorithmes pour la supervision, l’optimisation et l’automatisation des réseaux (gestion du trafic, détection d’anomalies, prévisions de charge, etc.).
- Travailler en collaboration avec les équipes data engineering pour assurer la mise en production et la scalabilité des modèles.
- Contribuer à l’amélioration continue des méthodes et outils utilisés en data science appliquée au réseau.
- Assurer une veille sur les évolutions technologiques et proposer des approches innovantes.
- Encadrer et guider les profils plus juniors sur les aspects techniques et méthodologiques.
- Documenter les méthodologies et résultats afin de garantir la reproductibilité et la pérennité des analyses.
- Intégrer la fonction data groupe et collaborer avec les équipes data des autres entités via la plateforme data commune.
Parmi les principaux sujets abordés par l’équipe data figurent
- Les enjeux capacitaires du réseau mobile
- Les enjeux liés à la couverture du réseau mobile
- Le niveau de service apporté aux abonnés
- L’excellence opérationnelle et économique dans le déploiement des réseaux
- L’optimisation de la qualité de service
Qualifications
- Profil recherché
- Hard-skills
- Capacité à produire du code robuste et à implémenter des solutions dans un environnement de production (Python).
- Maîtrise des algorithmes de machine learning (classification, clustering, régression, détection d’anomalies).
- Connaissance des bonnes pratiques de MLOps et capacité à déployer des modèles en production.
- Veille active sur les dernières avancées en science des données et solutions innovantes.
- Une connaissance des problématiques réseau est un plus.
- I heard you speak English? This will be a real strength in an international context !
- Soft-skills
- Capacité à comprendre et traduire des enjeux business complexes en solutions techniques adaptées.
- Esprit d’équipe et collaboration efficace avec les ingénieurs réseau, data et métiers.
- Capacité à vulgariser des analyses et à adapter le discours à des audiences variées, techniques ou non.
- Orientation résultats, pragmatisme et capacité à travailler en mode agile.
- Capacité à challenger les solutions existantes et à recevoir du feedback pour s’améliorer.
Vous rejoindrez une équipe d'ingénieurs passionnés par l’innovation et l'automatisation au sein de Free.
Vous travaillerez dans un environnement stimulant basé à Paris, avec des opportunités d’évolution au sein de l’équipe data.
- Etapes du recrutement
- Call avec un Tech Recruiter : 30 min
- Call en visio avec le Head of Network Automation : 30 min
- Évaluation technique et test pratique à distance : 1h
- Immersion dans nos locaux pour rencontrer des personnes de l’équipe et découvrir les locaux : 1h30
- Informations supplémentaires
- Avantages
- Intéressement et participation, lié à la performance du Groupe ;
- Remboursement de ta box Free ;
- 1 à 2 jours de télétravail par semaine ;
- Parking à vélos ;
- Restaurants d’entreprise, cafétéria ;
- De nombreuses opportunités de mobilité interne au sein du Groupe Iliad ;
- Des formations régulières et une Université Free pour faire évoluer tes compétences ;
- Des espaces de travail au caractère unique, nichés dans un bâtiment emblématique du patrimoine parisien ;
- Remboursement transport (jusqu’à 70 %) ;
- Carte titres-restaurant Swile (10€/jour, 60 % pris en charge) ;
- Couverture santé et prévoyance avantageuse.
Le groupe Iliad s'engage pleinement en faveur de ses collaborateur·rice·s, à travers une politique stricte de non-discrimination et de lutte contre le harcèlement.
Toutes les candidatures sont les bienvenues, quels que soient le parcours, l’âge, l’origine, le genre ou l’orientation sexuelle.
#J-18808-Ljbffr
Senior Data Scientist - Network - Paris - H/F employeur : Groupe iliad
Le Groupe ILIAD est un employeur de choix, offrant un environnement dynamique et innovant au cœur de Paris. Avec une culture d'entreprise axée sur la collaboration et l'autonomie, les employés bénéficient d'opportunités de développement professionnel tout en contribuant à des projets significatifs dans le secteur des télécommunications. Rejoindre ILIAD, c'est intégrer une équipe passionnée qui valorise l'expertise et l'engagement, tout en profitant d'un cadre de travail stimulant et accessible.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Senior Data Scientist - Network - Paris - 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 Groupe iliad
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Groupe iliad. 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 Senior Data Scientist - Network - Paris - H/F
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Groupe iliad, 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 Groupe iliad 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 Groupe iliad. 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 Groupe iliad
✨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 Groupe iliad et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.