En un coup d'œil
- Missions: Piloter l'offre de service "All in Data" et animer une communauté d'utilisateurs.
- Entreprise: Groupe dynamique au sein de la fabrique numérique du ministère.
- Avantages: Opportunités de formation, travail en équipe et impact direct sur les projets data.
- Autres infos: Environnement stimulant avec des possibilités d'évolution de carrière.
- Pourquoi ce job: Transformez la donnée en levier d'innovation et faites partie d'une équipe engagée.
- Qualifications: Compétences en informatique, gestion de projet et communication.
Le salaire estimé est compris entre 59400 - 72600 € par an.
- Vos missions en quelques mots
- Groupe RIFSEEP 2
Rejoignez l'équipe de direction de la fabrique numérique / usine logicielle de la DTNUM : la SDAN.
Vous êtes le(la) garant(e) de la pérennité, de la cohérence et de l'attractivité de l'offre de service data de la direction.
Vous transformez la donnée en un levier d'aide à la décision et d'innovation pour les directions métiers, en concevant, promouvant et faisant évoluer une offre \" All in Data \" fiable, sécurisée et conforme, tout en animant une communauté d'utilisateurs et en accompagnant les projets data et IA
- Missions principales
- 1. Pilotage de l'offre de service \" All in Data \" et animation du pôle Data
- Exercer le rôle de chef fonctionnel du pôle Data : définir les orientations, prioriser les travaux, organiser la répartition des rôles et responsabilités au sein du pôle.
- Piloter et promouvoir l'offre \" entrepôt / All in Data \" auprès des directions métiers du ministère et des parties prenantes internes.
- Définir la roadmap de l'offre en lien avec les prestataires et la cheffe de bureau.
- Assurer la cohérence globale de l'offre et garantir son alignement avec la stratégie data de la direction.
- Animer et structurer le pôle Data (référents, contributeurs, prestataires) et organiser la répartition des rôles (data stewardship, support, formation, veille).
- 2. Maintenance technique, qualité et sécurité de l'offre
- Garantir la maintenance technique à l'état de l'art de l'offre.
- Superviser ou réaliser des audits de bases de données, afin de protéger la donnée face aux menaces internes et externes.
- Veiller à la conformité réglementaire de l'offre (RGS, RGPD, RGAA) et intégrer les exigences de sécurité et de souveraineté dans les architectures et les services.
- 3. Community building, formation et accompagnement des usages data & IA
- Identifier, créer et animer la communauté des utilisateurs de l'offre (référents data métiers, power users, data analysts, chefs de projet).
- Concevoir et assurer les parcours de formation et/ou de certification des utilisateurs.
- Conseiller et accompagner les utilisateurs dans l'exploitation avancée de leurs données, y compris via des offres complémentaires .
- Conseiller les chef(fe)s de projet de la sous-direction dans la conception des bases de données et des modèles de données de leurs projets, en lien avec les exigences de gouvernance et de qualité.
- 4. Veille, innovation et évolution de l'offre
- Assurer une veille technologique permanente sur les outils et méthodes de datascience, dataviz, reporting, data engineering et IA.
- Proposer des évolutions de l'offre \" All in Data \" en fonction des avancées technologiques et des besoins exprimés par les directions métiers.
- Contribuer à la capitalisation et à la diffusion des bonnes pratiques data au sein de la direction et du ministère.
- Profil recherché
- Vos compétences principales mises en œuvre (à adapter selon le poste)
- Connaissances techniques
- Compétences en informatique et bureautique - maîtrise (requis)
- Connaissance de l’environnement professionnel administratif - pratique (requis)
- Connaissances dans les cycles de projets en “ V ” et Agile - maîtrise (requis)
- Connaissances sur les méthodes Safe - pratique (requis)
- Savoir-faire
- Travail en équipe - expert (requis)
- Capacité d’analyse et de synthèse - maîtrise (requis)
- Capacités rédactionnelles - maîtrise (requis)
- Capacité à s’organiser : expert (requis)
- Savoir-être
- Sens des relations professionnelles - expert (requis)
- Qualités de communication - expert (requis)
- Capacité d’adaptation - expert (requis)
- #J-18808-Ljbffr
DTNUM 93 - SDAN - Chef(fe) du pôle \"All In Data\" (SIC) in Paris employeur : Ministère de l'Intérieur
L'ANFSI est un employeur de choix, offrant un environnement dynamique et innovant pour les professionnels spécialisés en capteurs optoélectroniques et transmissions vidéo. Avec une culture de collaboration et d'engagement envers la sécurité intérieure, les employés bénéficient de nombreuses opportunités de développement professionnel et d'évolution vers des postes à responsabilité. Située au cœur des missions de sécurité publique, cette structure permet de travailler sur des technologies de pointe tout en contribuant à des projets d'envergure nationale.
Coordonnées :
Équipe de recrutement de Ministère de l'Intérieur
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher DTNUM 93 - SDAN - Chef(fe) du pôle \"All In Data\" (SIC) in Paris
✨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 Ministère de l'Intérieur
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Ministère de l'Intérieur. 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 DTNUM 93 - SDAN - Chef(fe) du pôle \"All In Data\" (SIC) in Paris
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Ministère de l'Intérieur, 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 Ministère de l'Intérieur 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 Ministère de l'Intérieur. 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 Ministère de l'Intérieur
✨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 Ministère de l'Intérieur et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
