En un coup d'œil
- Missions: Assurez le bon fonctionnement des données des capteurs aux pipelines cloud.
- Entreprise: HyLight, pionnier des dirigeables autonomes à hydrogène pour une inspection zéro émission.
- Avantages: Salaire compétitif, travail à distance et opportunités de développement professionnel.
- Autres infos: Environnement dynamique avec des possibilités de croissance de carrière.
- Pourquoi ce job: Contribuez à des projets innovants tout en développant vos compétences en IA et en cloud.
- Qualifications: Compétences en Python, Linux et expérience en production.
Le salaire estimé est compris entre 61650 - 75350 € par an.
The role is about keeping the whole data path working, from the sensors on the airship to the cloud pipelines, and then making each step cheaper and faster.
A strong candidate is a generalist who can debug a payload on the bench one day and trim cloud costs the next.
Solid Python and Linux skills matter, along with a record of running something in production and fixing it when it broke.
How it fits the AI era
AI tools handle much of the routine coding, and the role expects using them to automate data checks, incident triage and reporting.
The company's own AI turns the flight data into defect findings, so the quality and completeness of what reaches it directly shapes results.
What stays human is judging why data went missing, working out hardware and network faults in the field, and deciding what is worth keeping or dropping.
How it builds AI experience
The work sits right beneath a defect detection system, so a hire would see closely how good data feeds a working AI product built on Li DAR, imagery and methane readings.
Hands-on practice with coding assistants and agents on real operational workflows is part of the day to day.
To build toward it, try automating a data quality check or an incident triage flow on a small sensor dataset.
- Worth showing
- Python and Linux scripting
- Cloud storage and pipelines
- Embedded or field hardware debugging
- Runbooks and monitoring built
This is our own read, written from the employer's posting and the company's Spotlight. The employer's posting is the source of truth for the role.
About Hy Light
Autonomous, hydrogen-powered airships for zero-emission aerial inspection of critical energy and transport grids.
#J-18808-Ljbffr
Data Engineer, Airships to Cloud in Paris employeur : present of AI
Lexroom.ai est un employeur exceptionnel, offrant un environnement dynamique et innovant au cœur de Paris. En tant que spécialiste des événements, vous bénéficierez d'une culture de travail collaborative, d'opportunités de croissance professionnelle et d'une exposition directe aux plateformes d'IA pour les professionnels du droit. Rejoindre notre équipe, c'est s'engager dans une aventure enrichissante où chaque événement contribue à façonner l'avenir du secteur juridique.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Data Engineer, Airships to Cloud 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 present of AI
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez present of 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 Engineer, Airships to Cloud in Paris
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez present of 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 present of 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 present of 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 present of 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 present of AI et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
