En un coup d'œil
- Missions: Piloter des projets data innovants et collaborer avec une équipe dynamique.
- Entreprise: Mydral, pionnier en Analytics et Big Data, engagé pour l'inclusion.
- Avantages: Environnement de travail flexible, opportunités de développement professionnel et culture collaborative.
- Autres infos: Opportunités de carrière dans un secteur en pleine croissance.
- Pourquoi ce job: Faites partie d'une équipe passionnée qui transforme les données en solutions concrètes.
- Qualifications: Expérience en gestion de projets data et compétences en communication.
Le salaire estimé est compris entre 47700 - 58300 € par an.
Qui sommes-nous ? Notre ADN en tant que Data Company réside dans l’utilisation de l’analytique comme levier de transformation de l’entreprise. Pionniers en Analytics, Big Data et Intelligence Artificielle, notre mission est de démocratiser des solutions innovantes de Data Prep et de Data Viz en les rendant accessibles à tous. Nous aidons les entreprises à valoriser et à comprendre les données qui les entourent. Nous intervenons sur tout le cycle de valorisation de la donnée : Data Gouvernance, Data Preparation, Data Science, Data Visualisation et Stratégie Business. Mydral rassemble une communauté d’experts passionnés par les sujets Data prêts à sortir des sentiers battus pour résoudre les problèmes complexes. Le rôle de chaque collaborateur est de comprendre les enjeux et les objectifs des clients de tous secteurs. La politique d’embauche de Mydral vise à améliorer la représentation des personnes handicapées au sein de ses effectifs.
Au sein de la Business Unit : Shared Services, vous travaillerez sous la responsabilité du Business Unit Manager. Vous pilotez toutes les phases de mise en œuvre de nos solutions technologiques et méthodologies agiles.
Quelles sont les missions proposées ?
- Organiser la gouvernance et planifier les différents comités de suivi projet
- Piloter et challenger techniquement les membres de l’équipe projet tout en cultivant un esprit d’équipe dynamique
- Animer les ateliers métiers en collaboration avec l’équipe projet
- Veiller à la qualité des livraisons, au respect du budget et du planning (Qualité, coût, délai)
- Effectuer le reporting régulier de l’avancement du projet en identifiant les points d’alertes qui pourraient survenir durant le projet auprès des clients
- Assurer le reporting en interne de l’avancement de vos projets
- Collaborer avec notre service commercial aux réponses aux appels d’offres
Quel est le profil recherché ? Issu(e) d’une formation supérieure dans le domaine de la Data, vous possédez une expérience professionnelle d’au moins 3 ans en gestion de projets (idéalement orientés Business Intelligence). Disposant d’un esprit d’équipe développé (management transverse), vous êtes habitué à travailler en mode agile et sur différents projets en parallèle (polyvalence). Vous possédez l’expérience nécessaire pour animer efficacement des comités de pilotage, et votre approche rigoureuse et exigeante fait de vous un professionnel fiable et performant. Votre adaptabilité vous permet de vous familiariser rapidement avec l’environnement et les parties prenantes d’un projet, facilitant ainsi une communication fluide, efficace et instaurant la confiance chez nos clients. Votre expertise technique et votre expérience sur les domaines de la data / décisionnels (modélisation, ETL, Tableau, Power BI, Qlik).
Data Project Manager employeur : Karens
Imagreen est un employeur de choix, offrant un environnement dynamique et collaboratif où chaque membre de l'équipe contribue à la transition environnementale. Avec des opportunités de développement professionnel et une culture axée sur l'innovation, les employés bénéficient d'une expérience enrichissante au sein d'une entreprise pionnière dans le secteur de la mobilité électrique. Situé à Paris, ce poste de Sales Development Representative permet de travailler dans un cadre stimulant tout en participant à des projets significatifs pour un avenir durable.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Data Project Manager
✨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 Karens
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Karens. 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 Project Manager
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Karens, 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 Karens 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 Karens. 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 Karens
✨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 Karens et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
