En un coup d'œil
- Missions: Analyse le comportement des utilisateurs et optimise les performances des produits IA.
- Entreprise: Mistral, une entreprise dynamique spécialisée dans les solutions IA.
- Avantages: Package complet de bénéfices pour soutenir votre bien-être et équilibre travail-vie.
- Autres infos: Environnement collaboratif avec des opportunités de croissance de carrière.
- Pourquoi ce job: Influencez directement la feuille de route des produits IA et faites un impact réel.
- Qualifications: Compétences en Python, SQL et expérience en analyse de données.
Le salaire estimé est compris entre 61650 - 75350 € par an.
About Mistral Mistral provides full-stack AI solutions: from frontier models to developer tools, applications, and compute.
We partner with enterprises tackling the hardest problems—across high-stakes industries like finance, manufacturing, defense, healthcare, and the public sector—co-creating customized AI systems that they can run on their terms.
We are a dynamic, collaborative team passionate about AI and its potential to transform society.
Our diverse workforce thrives in competitive environments and is committed to driving innovation.
Our teams are distributed between Europe, North America, Asia and the Middle East.
We are creative, low-ego and team-spirited.
The Role
We are seeking skilled and motivated Data Scientists to join our team in Paris.
You will work at the intersection of product, research, and engineering.
You will analyze user behavior, optimize product performance, and design data-driven features that enhance our AI product suite.
This role is ideal for someone who thrives in a dynamic environment, enjoys tackling ambiguous problems, and wants to influence our product roadmap directly.
The ideal candidate will have a strong background in data analysis, statistical modeling and machine learning, with a proven track record of delivering high-quality results in a fast-paced environment.
If you’re passionate about data, curious about AI, and eager to shape the data science strategy and make an impact, this is the role for you.
What You Will Do
- Define key metrics, understand in-depth the performance of our AI products, and identify opportunities for improvement.
- Design and analyze experiments (A/B tests, causal inference) to validate hypotheses and guide product decisions.
- Design and implement end-to-end data science projects, from data collection and preprocessing to model building, evaluation, and deployment.
- Evaluate model performance in training and production, identifying edge cases, and develop frameworks to measure user satisfaction.
- Work with engineering to ensure data quality and accessibility for analytics and ML.
- Depending on seniority, mentor peers and share best practices in data science and analytics.
What We're Looking For
- Proficiency in Python as well as SQL.
- Highly technical but with a strong product acumen.
- Experience in extracting insights from large and complex data, summarizing findings and sharing takeaways for product and engineering teams.
- Strong statistical intuition and experience with experimental design, causal inference and machine learning algorithms.
- Excellent communication and ability to explain complex technical concepts to non-technical audiences.
- Creative, curious, and innovative—you love exploring new ways to use data.
- Hiring process
- Intro call with Recruiter (30 min)
- Hiring Manager Interview (30 min)
- Technical interview - Python + Stats/ML (60 min)
- Homework Assignment (5-day prep) + Review Presentation (60 min)
- Value talk interview (30 min)
- References
What We Offer We offer a comprehensive benefits package designed to support your well-being, growth, and work-life balance.
Benefits vary by country and may include healthcare coverage, parental leave, retirement plans, relocation support, wellness programs, meal and transportation allowances, and other location-specific perks.
For the most up-to-date details on benefits available in your location, please refer to our Benefits page.
Privacy Policy Your privacy matters to us. You can learn more about how we handle your personal data in our Applicant Privacy Policy.
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Data Scientist: AI Product & Experimentation in Paris employeur : Mistral AI
Mistral est un employeur de choix, offrant un environnement de travail dynamique et collaboratif où l'innovation et la qualité sont au cœur de nos activités. En tant que Data Annotation Quality Specialist, vous bénéficierez d'un ensemble complet d'avantages, y compris des programmes de bien-être, des congés parentaux et un soutien à la relocalisation, tout en ayant l'opportunité de contribuer directement à des projets d'IA significatifs. Notre culture valorise la croissance personnelle et professionnelle, vous permettant d'évoluer dans votre carrière tout en travaillant sur des technologies de pointe dans un cadre stimulant.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Data Scientist: AI Product & Experimentation 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 Mistral AI
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Mistral AI. 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: AI Product & Experimentation in Paris
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Mistral AI, 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 Mistral AI 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 Mistral AI. 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 Mistral AI
✨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 Mistral AI et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
