En un coup d'œil
- Missions: Analyse et fiabilise les données pour optimiser les reportings et tableaux de bord.
- Entreprise: Grand acteur public dans le secteur ferroviaire, engagé pour l'innovation.
- Avantages: Salaire compétitif, environnement dynamique et opportunités de développement professionnel.
- Autres infos: Rejoignez une équipe passionnée et préparez-vous à des projets IA dès 2027.
- Pourquoi ce job: Contribue à des projets d'envergure et participe à la gouvernance des données.
- Qualifications: 5 ans d'expérience en analyse de données et développement technique requis.
Le salaire estimé est compris entre 47700 - 58300 € par an.
Notre client est un grand acteur public du secteur de l'infrastructure de transport ferroviaire. Au sein d'une équipe de 5 personnes, le périmètre couvre :
- Fiabilisation et mise en qualité de la donnée métier
- Analyse de la cohérence et de la complétude des données du SI
- Identification et correction des anomalies
- Mise en place et suivi des règles de qualité
- Production de reportings et d'indicateurs de suivi
- Conception et mise à jour de tableaux de bord (Excel avancé)
- Génération de flux de données vers les outils de visualisation partenaires
- Développements techniques internes à la section
- Scripts Python pour l'automatisation et le traitement de données
- Requêtes SQL sur la base de données du progiciel
- Macros VBA / Excel pour les besoins de reporting
- Paramétrages et petits développements Java/Groovy sur le progiciel métier
- Participation à la gouvernance de la donnée
- Mesure du poids et de la criticité de chaque domaine de données
- Priorisation selon l'impact sur la surveillance et la maintenance des ouvrages
- Contribution aux projets IA à venir (dès 2027)
Profil candidat : Data Analyst ou Ingénieur Data avec 5 ans d'expérience minimum, expérience sur des SI métier à fort volume de données (asset management, maintenance, infra), profil hybride : à l'aise aussi bien sur l'analyse que sur le développement technique, expérience en secteur industriel, transport, énergie ou infrastructure appréciée.
Data Analyst / Ingénieur Data – Qualité & Fiabilisation employeur : Hexagone Digitale
Hexagone Digitale est un employeur de choix, offrant un environnement dynamique et collaboratif à Paris, où l'innovation et la créativité sont au cœur de notre culture d'entreprise. Nous valorisons le développement professionnel de nos employés en proposant des opportunités de formation continue et des projets stimulants dans le domaine des systèmes d'information. Rejoindre notre équipe, c'est faire partie d'une entreprise qui soutient activement la croissance personnelle et professionnelle tout en contribuant à des solutions significatives pour nos clients.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Data Analyst / Ingénieur Data – Qualité & Fiabilisation
✨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 Hexagone Digitale
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Hexagone Digitale. 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 Analyst / Ingénieur Data – Qualité & Fiabilisation
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Hexagone Digitale, 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 Hexagone Digitale 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 Hexagone Digitale. 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 Hexagone Digitale
✨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 Hexagone Digitale et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
