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: Télétravail, remboursement de transport, formations régulières et environnement stimulant.
- Autres infos: Opportunités de mobilité interne et un cadre de travail unique à Paris.
- Pourquoi ce job: Rejoins une équipe passionnée et impacte l'avenir des réseaux.
- Qualifications: Expérience en data science et maîtrise des algorithmes de machine learning.
Le salaire estimé est compris entre 63000 - 77000 € par an.
- Département: Tech & Digital
- Type de contrat: CDI
- Télétravail: Télétravail possible
- Travail le Week-end : Non
- Niveau d'expérience: Senior
- Description de l'entreprise
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.
Accompagné par le management du pôle et en interaction avec les Data Engineers et les Business Analyst :
- 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
- 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.
- 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.
- Informations complémentaires
- 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 : Iliad - Free
Iliad est un employeur de choix, offrant un environnement de travail dynamique à Paris, où l'innovation et la collaboration sont au cœur de notre culture. Nous valorisons le développement professionnel de nos employés avec des opportunités de formation continue et un cadre de travail flexible, incluant jusqu'à 2 jours de télétravail par semaine. Avec des avantages tels que des congés généreux, un accès à un restaurant d'entreprise et une politique inclusive, nous nous engageons à créer un lieu de travail où chacun peut s'épanouir.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Senior Data Scientist - Network - Paris - H/F
✨Participer à des hackathons
Les hackathons sont une super opportunité pour montrer tes compétences en data science. En participant, tu peux non seulement travailler sur des projets concrets, mais aussi rencontrer des recruteurs et des professionnels du domaine. Qui sait, ça pourrait mener directement à une offre chez Iliad - Free!
✨Contribuer à des projets open-source
Plonger dans des projets open-source te permet de mettre en pratique tes compétences et d'améliorer ta visibilité dans la communauté des data scientists. C'est aussi une manière géniale de bâtir ton réseau et de te faire remarquer par des entreprises comme Iliad - Free.
✨Réseauter lors de conférences
Les conférences en data science sont le lieu idéal pour rencontrer des professionnels du secteur. N'hésite pas à te présenter, échanger des cartes de visite et discuter de projets avec des personnes qui travaillent dans des entreprises que tu admires, y compris Iliad - Free.
✨Appliquer directement via notre site
Quand tu vois une offre chez Iliad - Free, n'attends pas ! Postule directement sur notre site. Montre-nous ton enthousiasme pour le poste de data scientist à temps plein, et n'oublie pas d'inclure des exemples de tes projets et réalisations.
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 🫡
Met en avant tes projets de data science:Pour un poste en data science chez Iliad - Free, assure-toi d'inclure des liens vers tes projets sur GitHub ou des articles de blog où tu expliques tes analyses de données. Ça montre que tu es actif dans le domaine et que tu comprends les défis du travail réel.
Soigne ton CV avec des compétences techniques précises:Quand tu écris ton CV pour un emploi de data scientist, mets en avant les langages de programmation que tu maîtrises (comme Python ou R) et des frameworks comme TensorFlow ou Scikit-learn. Mentionner des projets où tu les as utilisés peut vraiment faire la différence !
Raconte ta passion pour les données dans ta lettre de motivation:Dans ta lettre de motivation, explique pourquoi tu es passionné par la data science et comment ce poste chez Iliad - Free s'aligne avec tes ambitions. C'est l'occasion de montrer ta curiosité intellectuelle et ton envie d'apprendre dans un environnement dynamique.
Soumets ta candidature via notre site:Pour qu'on puisse mieux te considérer pour ce poste, pense à postuler directement sur notre site Web. Cela nous permet de centraliser les candidatures et de mieux te connaître à travers ton formulaire.
Comment te préparer à un entretien d'embauche chez Iliad - Free
✨Maîtrise des outils de Data Science
Assurons-nous de bien réviser les outils que l'on utilise dans le domaine de la data science, comme Python ou R. Sois prêt à discuter des bibliothèques que tu as maîtrisées, comme Pandas ou scikit-learn, et donne des exemples concrets de projets où tu les as utilisés.
✨Prépare-toi à des questions techniques
Attends-toi à des questions techniques sur des sujets comme l'apprentissage machine ou l'analyse de données. On pourrait te demander de résoudre un problème en direct ou de décrire un algorithme que tu as utilisé dans le passé. Prépare-toi à montrer ta capacité à analyser et interpréter des données !
✨Montre ta passion pour l'apprentissage
En tant que candidat pour un poste à temps plein, il est crucial de montrer ton envie d'apprendre et de te développer. Partage tes aspirations et les nouvelles compétences que tu souhaites acquérir pour évoluer dans ce domaine dynamique.
✨Prépare un portfolio percutant
Avoir un portfolio solide est essentiel. Choisis quelques projets pertinents que tu peux présenter, en détaillant les défis que tu as relevés et les solutions que tu as apportées. Ça montrera non seulement tes compétences, mais aussi ta capacité à résoudre des problèmes concrets dans le monde réel.
