En un coup d'œil
- Missions: Adapte des modèles de machine learning et collabore avec des équipes pour des solutions innovantes.
- Entreprise: IBM, leader en technologie avec une culture collaborative et axée sur l'innovation.
- Avantages: Salaire compétitif, développement professionnel, et environnement de travail flexible.
- Autres infos: Opportunités de carrière passionnantes dans un environnement dynamique.
- Pourquoi ce job: Impacte le monde avec l'IA et le cloud tout en développant tes compétences.
- Qualifications: Connaissance en Python, machine learning, et bonnes compétences en communication.
Le salaire estimé est compris entre 54000 - 66000 € par an.
Introduction
Une carrière chez IBM Consulting s'appuie sur des relations à long terme et une collaboration étroite avec des clients du monde entier. Vous travaillerez avec des visionnaires dans de multiples secteurs pour améliorer le parcours du cloud hybride et de l'IA pour les entreprises les plus innovantes et les plus précieuses au monde. Votre capacité à accélérer l'impact et à apporter des changements significatifs pour vos clients est rendue possible par notre écosystème de partenaires stratégiques et nos plateformes technologiques robustes à travers le portefeuille IBM ; y compris Software et Red Hat. La curiosité et la recherche constante de connaissances sont les fondements de la réussite au sein d'IBM Consulting. Dans votre rôle, vous serez encouragé à remettre en question la norme, à rechercher des idées en dehors de votre rôle et à trouver des solutions créatives qui auront un impact révolutionnaire pour un large réseau de clients. Notre culture de l'évolution et de l'empathie est axée sur l'évolution de carrière à long terme et les opportunités de développement dans un environnement qui prend en compte vos compétences et votre expérience uniques.
Your Role And Responsibilities
- Adapterez les modèles machine learning et les calibrerez selon le besoin client.
- Veillerez au respect des bonnes pratiques (préparation des données, audibilité des jeux / modèles par projet, etc.).
- Participerez aux choix des modèles à utiliser sur chaque projet client en collaboration avec les autres équipes, au chiffrage, et à certains points de design.
- Echangerez avec l’équipe en charge de la méthodologie pour définir les meilleurs processus et proposer des solutions adaptées.
- Serez force de proposition pour le suivi statistique, la mise en place de KPI, analyserez les données en profondeur.
- Serez en capacité de présenter et former tout type de profil sur les notions de base (machine learning, méthodologie de tests, création de jeux de données).
- Vous assurerez de la bonne tenue des projets en cours (respecter les plannings/charges, tenir compte des calendriers des intervenants, animer les réunions, rédiger les comptes rendus, etc.).
Required Technical And Professional Expertise
- Connaissance du langage de programmation Python (pour du machine learning et de l’analyse des données).
- Notion de gestion des bases de données (relationnelle et NoSQL).
- Connaissance du cycle de vie des solutions en Machine Learning (MLOps).
- Connaissance de Kibana, d’ELK.
- Très bon niveau de communication, afin d’assurer point de liaison entre les équipes techniques et l’équipe pour les demandes d’évolutions (rédaction des besoins, relecture des spécifications, réalisation des cahiers de tests, etc.).
- Animer l’équipe / proposer de nouvelles approches, répondre aux demandes de comptes rendus du responsable d’équipe et de domaine.
- Esprit critique, capacités d’analyse, de méthodologie & de synthèse, rigueur dans l’analyse et le développement, proactivité et prise d’initiative.
- Compétences et expériences en IA et IA Générative – Intérêt pour la veille techno sur ces sujets.
- Français Oral/ Écrit et Anglais.
Preferred Technical And Professional Experience
- Être familier avec C#, .NET, Git, etc. et les phases de développement d’un projet (jusqu’à l’intégration), et des outils IBM (Watson X, par exemple) seraient un plus.
Seniority level Mid-Senior level
Employment type Full-time
Job function Information Technology
Industries IT Services and IT Consulting
Ingénieur en science des données H/F - IBM Client Innovation Center - Strasbourg employeur : IBM
IBM Consulting FutureNow Centers est un employeur de choix, offrant un environnement dynamique et innovant où les ingénieurs en assurance qualité peuvent s'épanouir. Avec un fort accent sur la collaboration et l'intégration de l'intelligence artificielle dans les processus de test, nous favorisons une culture d'apprentissage continu et de développement professionnel. Nos employés bénéficient de programmes de formation avancés et d'opportunités de carrière enrichissantes, le tout dans un cadre stimulant qui valorise la créativité et l'initiative.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Ingénieur en science des données H/F - IBM Client Innovation Center - Strasbourg
✨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 IBM
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez IBM. 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 Ingénieur en science des données H/F - IBM Client Innovation Center - Strasbourg
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez IBM, 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 IBM 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 IBM. 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 IBM
✨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 IBM et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
