En un coup d'œil
- Missions: Concevoir et livrer des solutions IA pour nos clients tout en mentorant les data scientists juniors.
- Entreprise: Artefact, leader européen en consulting et ingénierie de données et IA.
- Avantages: Environnement dynamique, opportunités de croissance, et engagement pour une IA éthique.
- Autres infos: Processus de recrutement inclusif et axé sur le développement professionnel.
- Pourquoi ce job: Rejoignez une équipe innovante et impactez le monde des affaires avec l'IA.
- Qualifications: 3+ ans d'expérience en solutions basées sur les données et expertise en IA appliquée.
Le salaire estimé est compris entre 58500 - 71500 € par an.
9th arrondissement of Paris, 75009, Paris, France
Who we are
Artefact is a French consulting and engineering firm specializing in data and AI, and a leader in Europe.
Headquartered in Paris, we are now present in 23 countries across all continents, with a team of 1,700 employees.
Our mission is to help businesses unlock the full potential of AI and data by developing tailor‑made solutions that address their specific industry challenges.
As pioneers in this field, we combine technological expertise with operational excellence, working alongside the world’s leading market players.
Our clients span all key economic sectors - industry, retail, luxury, consumer goods, healthcare, and finance - and include major international corporations.
Beyond consulting, we are deeply committed to making AI ethical and accessible.
We launched the Artefact School of Data to facilitate career transitions into tech roles and established AI Research Centers in Paris and Shanghai.
What you will be doing - Key responsibilities
As a Senior Data Scientist, you will play a key role in designing, delivering, and scaling AI solutions for our clients.
You will be responsible for ensuring technical excellence while mentoring less experienced data scientists and acting as a trusted advisor for business stakeholders.
Your main responsibilities will include
- Delivering end‑to‑end AI projects
- Frame use cases with business teams, validate data availability, and define the right approach.
- Design and implement machine learning or generative AI solutions that create measurable business impact.
- Ensure solutions are robust, scalable, and production-ready by applying software engineering and MLOps best practices.
- Driving technical excellence
- Translate business requirements into robust AI pipelines and architectures.
- Promote best practices in coding, testing, and deployment to guarantee maintainability and scalability.
- Explore and apply advanced AI techniques to solve complex client problems.
- Being a trusted advisor for clients and teams
- Explain AI approaches in clear and pragmatic terms, highlighting feasibility, risks, and ROI.
- Build strong relationships with client stakeholders, from operational teams to managers.
- Act as a go‑to expert for technical guidance within projects.
- Contributing to team and knowledge development
- Mentor junior data scientists, provide feedback, and support their growth.
- Share best practices through workshops, documentation, and informal training sessions.
- Contribute to internal accelerators and tools to increase delivery efficiency across projects.
- Maintain active technology watch and bring new methods, tools, and frameworks into practice.
Qualifications - What we are looking for
- 3+ years of hands‑on experience developing and deploying data‑driven solutions.
- Strong knowledge in applied machine learning and generative AI.
- Solid understanding of software engineering and MLOps best practices.
- Experience delivering AI projects in cloud environments.
In addition to technical expertise, we value individuals who can
- Show intellectual curiosity and structured problem‑solving.
- Approach challenges with pragmatism and creativity.
- Bridge the gap between business stakeholders and technical teams.
Deliver with autonomy and reliability, ensuring client satisfaction.
Share knowledge and mentor more junior colleagues.
Build trust with clients through clear communication and rigor.
- Our recruitment process
- HR call
- Standard Interview
- Technical Interview
- Fit Interview
At Artefact, we recruit our employees only on the basis of our needs and the individual qualities of each candidate.
We ensure the development of their professional skills and responsibilities without discrimination of any kind, including belief, gender, age, disability, ethnic origin, sexual orientation, membership of a political organization, religion, trade union or minority group.
- Nom *
- Pays
- CV *
- Personal Data *
Your CV will be kept during 2 years. Should you wish us not to keep it, please let us know at privacy@artefact. com .
#J-18808-Ljbffr
Senior Data Scientist employeur : LinkedIn Job Wrapping
Artefact à Paris est un employeur de choix, offrant un environnement dynamique où l'innovation et la collaboration sont au cœur de notre culture. En tant qu'analyste de données senior, vous aurez l'opportunité de travailler sur des projets passionnants qui transforment les données en insights stratégiques, tout en bénéficiant d'un soutien pour votre développement professionnel et des possibilités de mentorat. Rejoignez une équipe qui valorise la créativité et l'excellence, et contribuez à façonner l'avenir de l'analyse marketing.
Coordonnées :
Équipe de recrutement de LinkedIn Job Wrapping
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Senior Data Scientist
✨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 LinkedIn Job Wrapping
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez LinkedIn Job Wrapping. 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 Senior Data Scientist
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez LinkedIn Job Wrapping, 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 LinkedIn Job Wrapping 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 LinkedIn Job Wrapping. 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 LinkedIn Job Wrapping
✨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 LinkedIn Job Wrapping et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
