En un coup d'œil
- Missions: Construire des chaînes de traitement pour automatiser l'extraction et la structuration des données.
- Entreprise: Client innovant lançant des projets d'IA et d'automatisation.
- Avantages: Flexibilité du travail freelance et opportunités de projets variés.
- Autres infos: Environnement dynamique avec des défis stimulants à relever.
- Pourquoi ce job: Participez à des projets d'IA passionnants et faites une réelle différence.
- Qualifications: Expérience en science des données et en ingénierie ML requise.
Le salaire estimé est compris entre 63000 - 77000 € par an.
Contexte
Notre client lance ses premiers projets d'IA et d'automatisation.
Le premier chantier est un POC d'automatiser, c'est-à-dire le recensement d'informations dans les PDF, images et autres, fait aujourd'hui à la main.
D'autres projets data et IA suivront.
- La mission
- Construire la chaîne de traitement : extraction des PDF, détection des publicités, structuration des données (annonceur, marque, format, page, numéro).
- Choisir et comparer les approches (OCR, vision, LLM) sur des métriques mesurées : précision, rappel, coût, temps.
- Livrer du code de production : tests, logs, reprise sur erreur, API, Docker.
- Préparer la suite : intégrer le traitement aux données et automatiser d'autres processus.
- #J-18808-Ljbffr
ALSL - Freelance Data Scientist / ML Engineer confirmé (IT) / Freelance in Paris employeur : Pickmeup
Pickmeup est un employeur de choix, offrant un environnement de travail dynamique à Courbevoie, où l'innovation et la collaboration sont au cœur de notre culture. En tant que Référenceur web, vous bénéficierez d'opportunités de développement professionnel tout en travaillant sur des technologies de pointe pour garantir la fiabilité des bases de données. Rejoindre notre équipe, c'est s'engager dans une aventure enrichissante où votre expertise sera valorisée et où vous pourrez contribuer à des projets significatifs.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher ALSL - Freelance Data Scientist / ML Engineer confirmé (IT) / Freelance in Paris
✨Construis ta présence en ligne !
Pour décrocher des missions en freelance dans la data science, il est essentiel d'avoir une présence en ligne solide. Crée un portfolio où tu showcases tes projets de data science, des analyses de données ou des modèles prédictifs. Publie régulièrement des articles ou des études de cas sur des plateformes comme Medium ou LinkedIn, pour montrer ton expertise et attirer des clients potentiels.
✨Participe à des hackathons et des compétitions
Les hackathons sont un excellent moyen de booster ta visibilité et de te faire connaître dans la communauté. Participe à des compétitions sur des plateformes comme Kaggle, cela te permet de travailler sur des défis réels et de te connecter avec d'autres professionnels. En plus, ces événements sont souvent suivis par des entreprises à la recherche de talents pour des projets freelance.
✨Réseau local et forums de data science
Ne sous-estime pas la puissance du réseau local ! Engage-toi dans des meetups de data science dans ta région, et rejoins des forums comme Data Science France. Ces canaux sont parfaits pour échanger, mais aussi pour découvrir des opportunités de missions freelance qui ne sont pas toujours publiées sur les plateformes classiques.
✨Postule, et pas que par les plateformes classiques
Bien sûr, on peut trouver des gigs sur des sites comme Upwork ou Freelancer, mais pense aussi à postuler directement via des entreprises qui t'intéressent. Vérifie les offres sur leur site, et n'hésite pas à envoyer un email pour exprimer ton intérêt. Profite aussi de notre site pour voir les opportunités chez Pickmeup – on a souvent des missions freelance dans le domaine de la data science !
Nous pensons qu'il te faut ces compétences pour exceller en tant que ALSL - Freelance Data Scientist / ML Engineer confirmé (IT) / Freelance in Paris
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets à jour ton portfolio:Pour un poste freelance en data science, ton portfolio est ta vitrine ! Assure-toi d'y inclure des projets concrets, des analyses de données que tu as réalisées, et peut-être quelques visualisations accrocheuses. Pense à montrer ta méthodologie et le code bien commenté pour que les clients potentiels voient ta compétence.
Soigne ton CV technique:Dans le monde de la data science, les compétences techniques sont primordiales. Mentionne ton expérience avec des outils comme Python, R, ou des frameworks de machine learning comme TensorFlow ou scikit-learn. N'oublie pas d'inclure toute certification pertinente pour prouver ta maîtrise.
Parle de ta disponibilité et tes tarifs:Quand tu postules à un projet freelance, il est super important de préciser ta disponibilité et tes tarifs. Les clients veulent souvent savoir dès le départ si tu es un bon fit pour leur budget et leur échéancier. Sois clair et honnête pour éviter des malentendus plus tard.
Adapte ta lettre de motivation:Ta lettre doit vraiment résonner avec le projet proposé. Explique pourquoi tu es passionné par ce domaine et comment tes compétences peuvent apporter de la valeur à Pickmeup. Sois spécifique sur comment tu envisages de résoudre leur problème de données !
Comment te préparer à un entretien d'embauche chez Pickmeup
✨Montre ton expertise technique
En tant que freelance dans le domaine de la data science, il est crucial de mettre en avant ton expertise technique. Prépare-toi à discuter de tes projets précédents, des outils comme Python, R ou SQL, et des méthodes statistiques que tu as utilisées. N’hésite pas à partager des chiffres et des résultats concrets pour illustrer l'impact de ton travail.
✨Soigne ton portfolio
Ton portfolio est ta vitrine. Assure-toi qu'il soit à jour et bien structuré, avec des exemples de projets pertinents. Pense à inclure des études de cas détaillées qui montrent ta capacité à résoudre des problèmes spécifiques et à délivrer des résultats. Cela aidera à convaincre le client potentiel chez Pickmeup de ta valeur ajoutée.
✨Prépare ton pitch et tes tarifs
En freelance, tu dois savoir comment te vendre. Prépare un pitch efficace où tu expliques ce que tu peux apporter à Pickmeup en termes de valeur. Sois également prêt à discuter de tes tarifs. Avoir une idée claire de ce que tu vaux peut te donner plus de confiance, surtout face à des clients qui cherchent à optimiser leur budget.
✨Questions sur les cas pratiques
Durant l'entretien, prépare-toi à répondre à des questions axées sur des cas pratiques. Les recruteurs en data science aiment voir comment tu aborderais une problématique spécifique. Tu peux te préparer en analysant des jeux de données disponibles en ligne et en réfléchissant à la manière dont tu interpréterais les résultats ou résoudre ces problèmes.
