En un coup d'œil
- Missions: Contribuez à la conception et à l'industrialisation de la plateforme Data/IA.
- Entreprise: Rejoignez une entreprise innovante spécialisée dans les données et l'intelligence artificielle.
- Avantages: Salaire compétitif, avantages santé, télétravail et développement professionnel.
- Autres infos: Environnement dynamique avec d'excellentes opportunités de croissance de carrière.
- Pourquoi ce job: Impactez des projets innovants tout en travaillant avec des technologies de pointe.
- Qualifications: Expérience en développement de données et compétences en collaboration.
Le salaire estimé est compris entre 61650 - 75350 € par an.
Vos missions principales sont les suivantes
Vous contribuez à la conception, à l’industrialisation et à l’exploitation de la plateforme Data/IA, afin de garantir la disponibilité, la qualité, la sécurité et la valorisation des données au service des métiers.
- Industrialiser la plateforme Data/IA
- Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes, sécurisés, évolutifs et supervisés.
- Faire évoluer le Data Hub, les environnements de données et les flux d’intégration issus des applications métiers, de l’ERP, des référentiels et de sources externes.
- Garantir la disponibilité, les performances et la fiabilité de la plateforme, notamment par la supervision des flux, la gestion des incidents et la réalisation d’audits réguliers.
- Garantir la qualité et la gouvernance des données
- Mettre en œuvre les contrôles de qualité, de nettoyage, de validation, de réconciliation et de traçabilité des données.
- Contribuer à la documentation des données, des flux, des modèles, des indicateurs et des règles de gestion.
- Participer au déploiement des pratiques de Data Governance : catalogue de données, glossaire métier, data lineage, gestion des habilitations, sécurité et conformité.
- Valoriser les données de l’ERP et du CRM
- Concevoir et maintenir l’intégration des données de l’ERP dans la plateforme Data/IA.
- Garantir la cohérence entre les données de gestion, les référentiels et les autres sources applicatives.
- Préparer les données de l’ERP pour les usages de reporting, de pilotage financier et opérationnel, de consolidation, de prévision, de détection d’anomalies et d’intelligence artificielle.
- Anticiper les impacts des évolutions de l’ERP sur les flux, les modèles de données, les indicateurs et les produits de données.
- Déployer les pratiques Data Ops et IA
- Mettre en œuvre les processus Data Ops : gestion de versions, Git, CI/CD, automatisation des tests, déploiements, supervision et revues de code.
- Garantir la reproductibilité, la qualité et la maintenabilité des pipelines, scripts et configurations.
- Contribuer à l’industrialisation des projets d’IA grâce aux principes MLOps : préparation de jeux de données fiables, suivi des modèles, traçabilité et supervision.
- Veiller à ce que les usages d’IA reposent sur des données sécurisées, documentées, de qualité et conformes aux exigences de protection des données.
- Améliorer en continu la plateforme
- Définir, diffuser et faire respecter les standards techniques, conventions de développement et bonnes pratiques Data Ops.
- Produire les indicateurs de suivi de la plateforme : qualité, disponibilité, incidents, usages, capacité et coûts dans une logique Fin Ops.
- Contribuer à l’amélioration continue de la plateforme, des méthodes de travail et de l’offre de services Data/IA.
- Promouvoir l’adoption de la plateforme et l’industrialisation des usages de la donnée auprès des équipes métiers.
- #J-18808-Ljbffr
Ingénieur Data Ops — H/F employeur : LIGUE NATIONALE CONTRE LE CANCER (LNCC)
La Ligue Nationale Contre le Cancer est un employeur exceptionnel qui valorise l'engagement et la passion de ses collaborateurs. En rejoignant notre équipe, vous bénéficierez d'une culture de travail collaborative et inclusive, avec des opportunités de formation continue et de développement professionnel. Située au cœur de la lutte contre le cancer, notre organisation offre un environnement stimulant où chaque contribution a un impact significatif sur la vie des personnes touchées par la maladie.
Coordonnées :
Équipe de recrutement de LIGUE NATIONALE CONTRE LE CANCER (LNCC)
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Ingénieur Data Ops — H/F
✨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 LIGUE NATIONALE CONTRE LE CANCER (LNCC)
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez LIGUE NATIONALE CONTRE LE CANCER (LNCC). 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 Data Ops — H/F
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez LIGUE NATIONALE CONTRE LE CANCER (LNCC), 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 LIGUE NATIONALE CONTRE LE CANCER (LNCC) 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 LIGUE NATIONALE CONTRE LE CANCER (LNCC). 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 LIGUE NATIONALE CONTRE LE CANCER (LNCC)
✨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 LIGUE NATIONALE CONTRE LE CANCER (LNCC) et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
