En un coup d'œil
- Missions: Concevoir des pipelines de données et collaborer avec des Data Scientists sur des projets innovants.
- Entreprise: Inside, une entreprise de conseil numérique axée sur l'humain et l'excellence.
- Avantages: Télétravail, développement des compétences, et engagement RSE pour un équilibre vie pro/perso.
- Autres infos: Opportunités de croissance professionnelle dans un cadre bienveillant et exigeant.
- Pourquoi ce job: Rejoignez une équipe dynamique et contribuez à des projets à fort impact dans le secteur ferroviaire.
- Qualifications: Expérience en développement data, expertise en Python et environnement cloud (AWS).
Le salaire estimé est compris entre 40000 - 40000 € par an.
Inside est une société de conseil et de services numériques qui simplifie et accélère la transformation des entreprises, de la stratégie à la mise en œuvre, avec un objectif clair : produire des résultats concrets et durables. Nous accompagnons nos clients sur l’ensemble de leur chaîne de valeur : Cloud & Infrastructures, Digital, Transformation & Projets, Cybersécurité, IA. Nous combinons vision stratégique, excellence opérationnelle et intelligence collective pour aligner enjeux métiers et technologiques et faire avancer concrètement les projets.
Rejoindre Inside, c’est intégrer une entreprise pour qui l’Humain, l’Excellence et l’Engagement sont des leviers de progression, de confiance et de performance individuelle et collective. Au cœur de notre culture d’entreprise labellisée Great Place to Work : la qualité de vie au travail, le développement des compétences et un engagement RSE.
Chez Inside, chacun a la possibilité d’apprendre, de contribuer et de grandir dans un collectif exigeant, bienveillant et tourné vers l’avenir.
Pourquoi rejoindre Inside ?
- Coconstruisons votre aventure professionnelle : choix de vos missions, parcours de formation et de certification personnalisés, projets d’entreprise au-delà de votre poste
- Partageons nos savoir-faire : communautés techniques et apprenantes pour progresser et transmettre
- Équilibrons nos vies privées et pro : télétravail, droit à la déconnexion, QVT
- Préservons la planète : mobilité douce, green IT, communauté interne éco-responsable
Tous nos postes sont accessibles aux personnes en situation de handicap.
Votre rôle :
Dans le cadre d’un projet stratégique pour un grand acteur du secteur ferroviaire, nous recherchons un Data Engineer F/H pour intervenir sur des sujets de maintenance prédictive et de traitement de données à forte volumétrie.
Vos principales missions :
- Concevoir et développer des pipelines et traitements de données en Python
- Participer à l’analyse des besoins métier et à la traduction technique des cas d’usage
- Collaborer avec les Data Scientists pour l’implémentation et l’industrialisation des algorithmes
- Garantir la qualité du code, des tests et de la documentation technique
- Assurer la maintenance évolutive et corrective des solutions existantes
- Contribuer à l’amélioration continue (performance, dette technique, bonnes pratiques)
Votre terrain de jeu :
- Data : SQL (PostgreSQL), Pandas, Numpy, SciPy, Geopandas
- Frameworks : Flask, FastAPI
- Cloud & DevOps : AWS (Lambda, EKS, Aurora), Terraform, Docker
- Outils : Git, Jenkins ou équivalent
- Méthodologie : Agile / Scrum
Votre profil :
Vous justifiez d’une expérience confirmée d’au moins 4 à 5 ans en développement data ou logiciel, avec une forte expertise en Python et en manipulation de données. Vous avez déjà évolué dans des environnements cloud (AWS) et êtes à l’aise avec les pratiques DevOps et les outils d’industrialisation. Rigoureux, autonome et doté d’un bon esprit d’analyse, vous appréciez travailler en équipe agile et collaborer avec des profils variés (Data Scientists, OPS, PO). Votre curiosité et votre capacité à monter rapidement en compétence vous permettent d’intervenir sur des sujets techniques complexes.
Rémunération à partir de 40k selon expérience et compétences.
Data Engineer F/H employeur : Inside
En tant qu'employeur, notre entreprise se distingue par son engagement envers le développement professionnel de ses collaborateurs et sa culture d'innovation. Située à Toulouse, nous offrons un environnement de travail dynamique où la collaboration et l'amélioration continue sont au cœur de nos valeurs. Rejoindre notre équipe, c'est s'engager dans une carrière enrichissante, avec des opportunités de croissance et un soutien constant pour réaliser vos ambitions professionnelles.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Data Engineer F/H
✨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 Inside
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Inside. 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 Engineer F/H
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Inside, 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 Inside 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 Inside. 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 Inside
✨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 Inside et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
