En un coup d'œil
- Missions: Collabore avec des clients pour développer des solutions analytiques impactantes et résoudre des problèmes réels.
- Entreprise: McKinsey, leader mondial en conseil, avec une culture d'innovation et de soutien.
- Avantages: Salaire compétitif, avantages sociaux, formation continue et environnement de travail dynamique.
- Autres infos: Opportunités de croissance rapide et apprentissage continu dans un environnement diversifié.
- Pourquoi ce job: Fais partie d'une équipe mondiale et transforme des industries grâce à l'IA et aux données.
- Qualifications: Diplôme en informatique, statistiques ou domaine connexe, avec expérience en machine learning.
Le salaire estimé est compris entre 61650 - 75350 € par an.
Voulez-vous faire un travail qui compte, aux côtés de leaders soutenants qui vous aideront à grandir plus vite que vous ne l'auriez jamais pensé ? Êtes-vous un résolveur de problèmes créatif qui est énergisé par les défis ? Vous êtes au bon endroit.
VOTRE IMPACT
Vous collaborerez avec des clients et des équipes interdisciplinaires pour développer des solutions analytiques impactantes, optimiser le code et résoudre des problèmes commerciaux réels dans divers secteurs. Vous grandirez en tant que technologue en contribuant à des projets de pointe, à la R&D et à des conférences mondiales tout en travaillant aux côtés de talents de classe mondiale dans un environnement dynamique et innovant. Vous vous associerez à des clients pour comprendre leurs besoins et développer des solutions analytiques impactantes. Vous traduirez des problèmes commerciaux en défis analytiques, construirez des modèles pour les résoudre et vous assurerez qu'ils sont évalués avec des métriques pertinentes. Vous contribuerez également à des outils internes, participerez à des projets de R&D et aurez des opportunités d'assister et de présenter lors de conférences telles que NIPS et ICML. Votre travail aura un impact réel. En identifiant des motifs dans les données et en livrant des solutions innovantes, vous aiderez les clients à maintenir leur avantage concurrentiel et à transformer leurs opérations quotidiennes. Vos contributions influenceront directement les résultats commerciaux et entraîneront des améliorations durables dans divers secteurs.
Vous serez à Paris et collaborerez étroitement avec des data scientists, des data engineers, des machine learning engineers, des designers et des chefs de produits du monde entier travaillant sur des projets interdisciplinaires utilisant les mathématiques, les statistiques et l'apprentissage automatique pour tirer des insights des données brutes. Vous aiderez des entreprises mondiales à transformer leurs activités et à améliorer leurs performances dans des secteurs tels que la santé, l'automobile, l'énergie et les sports d'élite.
VOTRE CROISSANCE
Créer un impact durable et construire des capacités à long terme avec nos clients n'est pas un travail facile. Vous êtes le genre de personne qui s'épanouit dans une culture de haute performance/haute récompense - faisant des choses difficiles, se relevant après une chute et ayant la résilience d'essayer une autre voie. En retour de votre dynamisme, détermination et curiosité, nous fournirons les ressources, le mentorat et les opportunités dont vous avez besoin pour devenir un leader plus fort plus rapidement que vous ne l'auriez jamais pensé. Vos collègues - à tous les niveaux - investiront profondément dans votre développement, tout autant qu'ils investissent dans la livraison de résultats exceptionnels pour les clients. Chaque jour, vous recevrez un apprentissage, un coaching et une exposition qui accéléreront votre croissance de manière que vous ne trouverez nulle part ailleurs.
Apprentissage continu : Notre culture d'apprentissage et d'apprentissage, soutenue par des programmes structurés, vise à vous aider à grandir tout en créant un environnement où les retours sont clairs, exploitables et axés sur votre développement. La vraie magie se produit lorsque vous prenez à cœur les retours des autres et embrassez l'expérience d'apprentissage rapide, en prenant en main votre parcours.
Une voix qui compte : Dès le premier jour, nous valorisons vos idées et contributions. Vous aurez un impact tangible en offrant des idées innovantes et des solutions pratiques, tout en respectant notre engagement indéfectible envers l'éthique et l'intégrité. Nous encourageons non seulement des perspectives diverses, mais elles sont essentielles pour nous orienter vers les meilleurs résultats possibles.
Communauté mondiale : Avec des collègues dans plus de 65 pays et plus de 100 nationalités différentes, la diversité de notre entreprise stimule la créativité et nous aide à trouver les meilleures solutions pour nos clients. De plus, vous aurez l'opportunité d'apprendre de collègues exceptionnels ayant des parcours et des expériences divers.
Avantages de classe mondiale : En plus d'un salaire compétitif (basé sur votre localisation, expérience et compétences), nous offrons un ensemble complet d'avantages pour permettre un bien-être holistique pour vous et votre famille.
VOS QUALIFICATIONS ET COMPÉTENCES
- Baccalauréat, Master ou Doctorat dans une discipline telle que l'informatique, l'apprentissage automatique, les statistiques appliquées, les mathématiques, l'ingénierie ou l'intelligence artificielle.
- Expérience professionnelle dans l'application de techniques d'apprentissage automatique et de fouille de données à des problèmes réels avec de grandes quantités de données.
- Expérience en programmation (axée sur l'apprentissage automatique) : R et/ou Python (requis), SPSS, SAS, Ruby, Hadoop (apprécié).
- Capacité à prototyper des analyses statistiques et des algorithmes de modélisation et à appliquer ces algorithmes pour des solutions basées sur les données à des problèmes dans de nouveaux domaines.
- Capacité à posséder et à diriger indépendamment le développement de modèles, en équilibrant les demandes et les délais.
- Aptitude démontrée pour l'analyse.
- Gestion du temps exceptionnelle pour répondre à vos responsabilités dans un environnement de travail complexe et largement autonome.
- Bonnes compétences en présentation et en communication, avec la capacité d'expliquer des concepts analytiques complexes à des personnes d'autres domaines.
- Volonté de voyager.
- Excellentes compétences en communication, tant à l'oral qu'à l'écrit, en anglais et en français, avec la capacité d'ajuster votre style pour convenir à différentes perspectives et niveaux de seniorité.
Data Scientist - QuantumBlack, AI by McKinsey in Paris employeur : McKinsey
Rejoignez McKinsey à Paris, où vous aurez l'opportunité de travailler dans un environnement dynamique et collaboratif, entouré de leaders soutenants qui favoriseront votre croissance professionnelle. Avec un accent sur l'apprentissage continu et le mentorat, vous bénéficierez d'une formation exceptionnelle et d'un réseau mondial diversifié, tout en ayant la possibilité de contribuer à des projets innovants qui transforment les entreprises grâce à la technologie. Nos avantages compétitifs et notre culture axée sur l'impact font de nous un employeur de choix pour ceux qui cherchent à faire une différence significative dans le monde.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Data Scientist - QuantumBlack, AI by McKinsey in Paris
✨Participer à des hackathons
Les hackathons sont une super opportunité pour montrer tes compétences en data science. En participant, tu peux non seulement travailler sur des projets concrets, mais aussi rencontrer des recruteurs et des professionnels du domaine. Qui sait, ça pourrait mener directement à une offre chez McKinsey!
✨Contribuer à des projets open-source
Plonger dans des projets open-source te permet de mettre en pratique tes compétences et d'améliorer ta visibilité dans la communauté des data scientists. C'est aussi une manière géniale de bâtir ton réseau et de te faire remarquer par des entreprises comme McKinsey.
✨Réseauter lors de conférences
Les conférences en data science sont le lieu idéal pour rencontrer des professionnels du secteur. N'hésite pas à te présenter, échanger des cartes de visite et discuter de projets avec des personnes qui travaillent dans des entreprises que tu admires, y compris McKinsey.
✨Appliquer directement via notre site
Quand tu vois une offre chez McKinsey, n'attends pas ! Postule directement sur notre site. Montre-nous ton enthousiasme pour le poste de data scientist à temps plein, et n'oublie pas d'inclure des exemples de tes projets et réalisations.
Nous pensons qu'il te faut ces compétences pour exceller en tant que Data Scientist - QuantumBlack, AI by McKinsey in Paris
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Met en avant tes projets de data science:Pour un poste en data science chez McKinsey, assure-toi d'inclure des liens vers tes projets sur GitHub ou des articles de blog où tu expliques tes analyses de données. Ça montre que tu es actif dans le domaine et que tu comprends les défis du travail réel.
Soigne ton CV avec des compétences techniques précises:Quand tu écris ton CV pour un emploi de data scientist, mets en avant les langages de programmation que tu maîtrises (comme Python ou R) et des frameworks comme TensorFlow ou Scikit-learn. Mentionner des projets où tu les as utilisés peut vraiment faire la différence !
Raconte ta passion pour les données dans ta lettre de motivation:Dans ta lettre de motivation, explique pourquoi tu es passionné par la data science et comment ce poste chez McKinsey s'aligne avec tes ambitions. C'est l'occasion de montrer ta curiosité intellectuelle et ton envie d'apprendre dans un environnement dynamique.
Soumets ta candidature via notre site:Pour qu'on puisse mieux te considérer pour ce poste, pense à postuler directement sur notre site Web. Cela nous permet de centraliser les candidatures et de mieux te connaître à travers ton formulaire.
Comment te préparer à un entretien d'embauche chez McKinsey
✨Maîtrise des outils de Data Science
Assurons-nous de bien réviser les outils que l'on utilise dans le domaine de la data science, comme Python ou R. Sois prêt à discuter des bibliothèques que tu as maîtrisées, comme Pandas ou scikit-learn, et donne des exemples concrets de projets où tu les as utilisés.
✨Prépare-toi à des questions techniques
Attends-toi à des questions techniques sur des sujets comme l'apprentissage machine ou l'analyse de données. On pourrait te demander de résoudre un problème en direct ou de décrire un algorithme que tu as utilisé dans le passé. Prépare-toi à montrer ta capacité à analyser et interpréter des données !
✨Montre ta passion pour l'apprentissage
En tant que candidat pour un poste à temps plein, il est crucial de montrer ton envie d'apprendre et de te développer. Partage tes aspirations et les nouvelles compétences que tu souhaites acquérir pour évoluer dans ce domaine dynamique.
✨Prépare un portfolio percutant
Avoir un portfolio solide est essentiel. Choisis quelques projets pertinents que tu peux présenter, en détaillant les défis que tu as relevés et les solutions que tu as apportées. Ça montrera non seulement tes compétences, mais aussi ta capacité à résoudre des problèmes concrets dans le monde réel.
