Data Platform Enablement Engineer - Paris (Onsite 3 days)

Data Platform Enablement Engineer - Paris (Onsite 3 days)

Paris Full Time 59400 - 72600 € / an (estimé) Hybride
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En un coup d'œil

  • Missions: Agir comme un lien essentiel entre les équipes et fournir un support technique sur la plateforme de données.
  • Entreprise: Entreprise technologique dynamique basée à Paris.
  • Avantages: Contrat avec présence sur site trois jours par semaine et opportunités de développement professionnel.
  • Autres infos: Environnement collaboratif avec des possibilités de croissance de carrière.
  • Pourquoi ce job: Rejoignez une équipe innovante et impactez l'adoption de la plateforme de données.
  • Qualifications: Compétences en Python, connaissance approfondie d'AWS et bilingue en anglais et français.

Le salaire estimé est compris entre 59400 - 72600 € par an.

Une entreprise technologique à Paris recherche un ingénieur en habilitation de plateforme de données qui agira comme le lien essentiel entre les équipes de fonctionnalités et les ingénieurs de la plateforme. Vous fournirez un support technique pratique, favoriserez l'adoption de la plateforme de données et encouragerez un environnement collaboratif.

Les candidats idéaux sont compétents en Python et possèdent une connaissance approfondie d'AWS. De fortes compétences en communication et une maîtrise bilingue de l'anglais et du français sont indispensables pour ce poste de niveau intermédiaire à senior. Le rôle est basé sur un contrat avec une exigence de présence sur site trois jours par semaine.

Data Platform Enablement Engineer - Paris (Onsite 3 days) employeur : Lenstra

Lenstra est un employeur de choix, offrant un environnement dynamique et stimulant au cœur de Paris, où l'innovation et la précision sont au centre de chaque projet. En rejoignant notre équipe d'ingénieurs passionnés, vous bénéficierez d'opportunités de croissance professionnelle, d'une culture de collaboration et d'un engagement envers l'excellence technique, tout en travaillant sur des infrastructures critiques pour des clients prestigieux dans le secteur financier. Avec un modèle de travail hybride et une rémunération compétitive, nous valorisons votre expertise et votre autonomie dans un cadre où chaque contribution compte.

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Coordonnées :

Équipe de recrutement de Lenstra

Conseils d'expert StudySmarter🤫

Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Data Platform Enablement Engineer - Paris (Onsite 3 days)

✨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 Lenstra

N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Lenstra. 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 Platform Enablement Engineer - Paris (Onsite 3 days)

Python
AWS
Support Technique
Adoption de Plateforme
Collaboration
Compétences en Communication
Bilingue Anglais-Français

Quelques conseils pour ta candidature 🫡

Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Lenstra, 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 Lenstra 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 Lenstra. 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 Lenstra

✨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 Lenstra et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.