En un coup d'œil
- Missions: Construire une plateforme data fiable et scalable pour piloter Hublo.
- Entreprise: Hublo, une entreprise engagée pour un système de santé amélioré.
- Avantages: Assurance santé, titres-restaurant, politique de travail hybride et bien-être au travail.
- Autres infos: Environnement dynamique avec des opportunités de croissance professionnelle.
- Pourquoi ce job: Impacte le système de santé tout en développant tes compétences techniques.
- Qualifications: Expérience en ingénierie de données et compétences en collaboration.
Le salaire estimé est compris entre 63000 - 77000 € par an.
Ton rôle
En tant que Platform Engineer, tu seras responsable de construire et de faire évoluer une plateforme data fiable, observable et scalable, utilisée au quotidien pour piloter Hublo. Tu contribueras également à poser les fondations de notre plateforme ML/AI, afin de permettre au ML/AI Engineer de passer rapidement de premiers prototypes à des modèles reproductibles, monitorés et opérables en production. Enfin, tu seras garant de mettre en place un cadre durable autour de la sécurité, de la conformité, de la traçabilité et de la maîtrise des coûts, sans ralentir les équipes qui utilisent nos données et nos modèles.
Tes missions & résultats attendus
- Faire évoluer la plateforme Data de bout en bout
- Faire évoluer les frameworks de transformation, d’orchestration, de tests, de semantic layer et d’observabilité.
- Maintenir et faire évoluer les déploiements Helm d’Airbyte, Airflow, Metabase et des briques associées.
- Documenter les choix techniques et les standards opérationnels de la plateforme.
- Industrialiser la plateforme ML/AI
- Travailler avec le ML/AI Engineer pour concevoir les capacités de compute, de stockage et d’orchestration nécessaires aux cas d’usage ML.
- Rendre reproductibles le versioning, l’entraînement, le déploiement et le suivi des modèles.
- Construire un socle self-service permettant aux équipes d’expérimenter et d’itérer rapidement.
- Garantir la fiabilité des modèles à l’échelle de la plateforme
- Mettre en place le monitoring des modèles et la détection du data drift et du model drift.
- Déployer les mécanismes d’alerting nécessaires au suivi des modèles en production.
- Construire un premier feature store réutilisable entre les différents cas d’usage.
- Garantir sécurité, conformité et traçabilité
- Mettre en place les mécanismes d’anonymisation et de pseudonymisation des données.
- Définir et appliquer les règles de conservation, d’archivage et de suppression des données.
- Structurer les contrôles d’accès aux données et aux modèles.
- Mettre en place le data lineage et le model lineage.
- Travailler avec les équipes Legal et Sécurité sur les exigences liées au RGPD.
- Faire les bons choix techniques et maîtriser les coûts
- Évaluer et benchmarker les solutions d’embedded analytics, les couches de cache et les outils Data/ML.
- Optimiser la performance et les coûts dans une logique FinOps.
- Prioriser la réduction de la dette technique tout en permettant aux nouveaux usages de se développer.
Tes critères de succès
- À 6 mois, les SLO de la plateforme Data sont définis et suivis, avec au moins 99,5 % de disponibilité mensuelle sur les composants critiques et 95 % des exécutions prioritaires respectant leur objectif de fraîcheur.
- À 9 mois, une plateforme ML reproductible est disponible et utilisée par le ML/AI Engineer pour au moins 2 cas d’usage de bout en bout, de l’expérimentation au déploiement en préproduction ou production.
- À 12 mois, 100 % des modèles en production disposent d’un versioning explicite, d’un suivi de performance et d’alertes opérationnelles, avec un model lineage permettant d’identifier les données utilisées pour chaque entraînement.
- À 12 mois, 100 % des pipelines traitant des données sensibles respectent les règles définies d’anonymisation, de conservation, d’archivage et de suppression.
- Les accès aux données critiques sont documentés et revus au moins trimestriellement.
- À 6 mois, les coûts Data et ML sont visibles par composant et par usage, et les 2 principaux postes de coûts disposent d’un plan d’optimisation documenté, sans dégradation des SLO de performance ou de fiabilité.
L'expérience que nous offrons
- Mission à impact : notre mission d’améliorer le système de santé t’offre la possibilité d’une carrière à impact.
- Évolution professionnelle : une structure dynamique à taille humaine qui valorise l'initiative et l’engagement.
- Environnement de travail responsable : nous sommes certifiés B-Corp, reconnaissant notre engagement à croître et à nous améliorer continuellement en tant qu'entreprise responsable sur le plan environnemental et social.
- Lieux dynamiques : notre bureau dynamique de la rue de Paradis offre un cadre inspirant.
- Politique de travail hybride : organisation du travail flexible : jusqu'à 10 jours à distance par mois.
- Un onboarding solide : un programme complet qui te guide tout au long de tes premières semaines chez Hublo.
- Cohésion d'équipe : crée des liens solides avec tes collègues grâce à des événements d'équipe réguliers et à un séminaire annuel, garantissant un environnement de travail connecté et collaboratif.
- Nous nous soucions également de ton bien-être avec des avantages tangibles :
- Assurance santé Benefiz prise en charge à 70% par Hublo pour les Hublees et leurs enfants
- Une Swile Card : te donnant accès à 11 €/jour en titres-restaurant, pris en charge à 50 % par l'entreprise
- Pass Mobilité Durable Worklife : enveloppe annuelle de 550€ pour participer à vos frais de déplacement domicile-travail réalisés en mobilité douce (exemple : abonnement Navigo, location/achat ou entretien/réparation de vélo, etc.)
- Une politique de parentalité pour prendre soin des tiens : maintien à 100% du salaire sans condition d'ancienneté pour le congé maternité, maintien à 100% du salaire pour le congé supplémentaire de naissance (vs 70% le premier mois et 60% le second par la CPAM), Jours Enfants Malades remboursés à 100%, et plein d'autres ajustements pour vivre sereinement cette nouvelle étape
- Accès à une variété d'activités sportives grâce à notre partenaire Gymlib
Ton processus de recrutement
- Screening avec Etienne (Talent Acquisition) (30 min)
- Manager Interview avec Marie, (Head of Data) (1h)
- Skill test avec Francesca (Data Engineer) (1h)
- Cultural Add avec 2 Head of (1h min)
Hublo s'engage à créer un environnement inclusif pour tous les individus, quels que soient leur origine ethnique, leur sexe, leur orientation sexuelle, leur âge, leur situation de handicap ou leur origine. Au cours de notre processus de recrutement et en interne, nous favorisons l'égalité des chances et célébrons la diversité. Nous savons que postuler à un nouvel emploi peut être à la fois excitant et intimidant, mais ne t’inquiète pas, nous le savons et en tenons compte dans notre accompagnement candidat. Notre équipe de recrutement sera présente à chaque étape du processus.
Data & ML Platform Engineer(f/h/n) in Paris employeur : Hublo
Chez Hublo, nous offrons un environnement de travail dynamique et inspirant, où chaque collaborateur a l'opportunité de contribuer à une mission à impact dans le secteur de la santé. Notre culture d'entreprise valorise l'initiative et l'engagement, tout en garantissant des avantages tels qu'une rémunération compétitive, une politique de travail hybride et un onboarding solide. En tant que certifié B-Corp, nous nous engageons à croître de manière responsable, offrant ainsi à nos employés un cadre éthique et motivant pour leur développement professionnel.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Data & ML Platform Engineer(f/h/n) 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 Hublo
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Hublo. 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 & ML Platform Engineer(f/h/n) in Paris
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Hublo, 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 Hublo 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 Hublo. 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 Hublo
✨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 Hublo et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.