En un coup d'œil
- Missions: Influencez les décisions stratégiques grâce à des modèles prédictifs et des analyses avancées.
- Entreprise: Startup dynamique spécialisée dans la mobilité électrique, soutenue par un grand groupe.
- Avantages: Salaire compétitif, télétravail, et environnement de travail stimulant.
- Autres infos: Cadre de travail agile avec de réelles opportunités de croissance professionnelle.
- Pourquoi ce job: Contribuez à la décarbonation des transports et faites partie d'une équipe innovante.
- Qualifications: Expérience en Data Science, maîtrise de Python et SQL, et compétences en modélisation prédictive.
Le salaire estimé est compris entre 60000 - 65000 € par an.
- Influencez les décisions stratégiques grâce à la data prédictive
- Startup d'un grand groupe - Energie / Mobilité - Python SQL
- Notre client
Notre client est un acteur européen en forte croissance spécialisé dans la mobilité électrique et les infrastructures de recharge.
Présent dans plusieurs pays européens, il accompagne le développement de nouveaux usages liés à la décarbonation des transports et poursuit un plan de croissance particulièrement ambitieux.
L'entreprise combine l'agilité d'un environnement startup (150 collaborateurs) avec la solidité d'un groupe international reconnu.
Dans un contexte d'expansion rapide, ses équipes interviennent sur des problématiques stratégiques mêlant data, énergie et développement de nouveaux marchés.
Poste et missions
Au sein d'une équipe Data & Analytics à forte visibilité, vous intervenez sur des problématiques stratégiques de prévision, d'aide à la décision et de modélisation dans un marché en pleine construction. À la croisée de la data et du business, vous contribuerez à améliorer la précision des prévisions, fiabiliser les données et accompagner les décisions d'investissement et de développement de l'entreprise.
Vos principales missions
- Développer, améliorer et industrialiser des modèles prédictifs permettant d'anticiper l'activité et les volumes futurs
- Concevoir des analyses avancées à partir de données internes et externes
- Participer à l'amélioration continue de la qualité des données et des modèles existants
- Structurer et enrichir les modèles de données afin de renforcer la fiabilité des analyses
- Collaborer avec les équipes Business Development, Finance, Stratégie et Opérations
- Automatiser et fiabiliser les traitements analytiques
- Identifier de nouvelles approches méthodologiques et contribuer à l'évolution des outils Data.
Environnement technique : Python, SQL, Excel, Databricks.
Profil recherché
Vous disposez d'au moins 4 années d'expérience en Data Science, Data Analytics ou modélisation prédictive appliquée à des enjeux métier.
Vous présentez les caractéristiques suivantes
- Expérience en Data Science, Advanced Analytics ou analyse prédictive
- Excellente maîtrise de Python et SQL
- Expérience dans le développement de modèles prédictifs ou de ML
- Capacité à transformer les données en recommandations pour les métiers
- Industrialisation de modèles analytiques
- Databricks apprécié
Rigoureux, curieux et autonome, vous aimez évoluer dans des environnements en forte croissance et faire le lien entre la donnée et les enjeux business.
Conditions et Avantages
La rémunération et les avantages sur ce poste sont
- Un salaire fixe d'environ 60K€ à 65K€ sur 12 mois
- Une rémunération variable de 10% + de l'interessement
- Cadre de travail dynamique, environnement startup en forte croissance au sein d'un Grand Groupe
- 2 jours de télétravail par semaine après 3 mois
- #J-18808-Ljbffr
Data Scientist Confirmé - Mobilité Electrique (F/H) employeur : Michael Page
Rejoindre notre agence maritime à Saint-Malo, c'est intégrer une équipe dynamique au cœur d'un secteur en pleine expansion. Nous offrons un environnement de travail collaboratif où la proximité et l'agilité sont valorisées, tout en bénéficiant des ressources d'un groupe national solide. Avec des opportunités de développement professionnel et une culture d'échange enrichissante, vous serez au centre d'opérations internationales variées, tout en contribuant à la sécurité et à la conformité des activités portuaires.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Data Scientist Confirmé - Mobilité Electrique (F/H)
✨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 Michael Page
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Michael Page. 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 Scientist Confirmé - Mobilité Electrique (F/H)
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Michael Page, 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 Michael Page 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 Michael Page. 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 Michael Page
✨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 Michael Page et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
