Chef de projet AMOA DATA in Brest

Chef de projet AMOA DATA in Brest

Brest Full Time 41850 - 51150 € / an (estimé) Sur site
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En un coup d'œil

  • Missions: Collecte et structuration des données clients pour les rendre exploitables en temps réel.
  • Entreprise: Entreprise dynamique spécialisée dans la gestion des données.
  • Avantages: Travail flexible, environnement stimulant et opportunités de développement professionnel.
  • Autres infos: Possibilité de télétravail et interventions hors site.
  • Pourquoi ce job: Rejoins une équipe innovante et impacte le monde du Big Data.
  • Qualifications: Expérience en SQL, R ou Python et appétence pour le fonctionnel bancaire.

Le salaire estimé est compris entre 41850 - 51150 € par an.

Contexte de la mission : Nous sommes à la recherche d'un profil pour une mission de prestation au sein du service Data d'un de nos clients.

Les missions du service consistent à :

  • Collecter, structurer et distribuer les données client dans une logique temps réel puis les rendre exploitables par les outils de la relation client et le pilotage.
  • Gérer les projets du périmètre Customer Data Platform (Environnement de données, moteur de scores/segmentation, API IA…).
  • Administrer et faire évoluer les outils relationnels (Marketing automation, outils de personnalisation (moteur de recommandation, …)).

Tâches à réaliser :

  • Suivi de production quotidien - contrôles fonctionnels (analyse de cohérence d'écarts de volume entre J et J-1) sur tout le périmètre.
  • DataPrep, Manipulation de données complexes (SQL ou R).
  • Participation aux ateliers de définition des indicateurs et des données brutes nécessaires aux besoins des métiers.
  • Participation à la modélisation des bases de données / architectures.
  • Spécification fonctionnelle des indicateurs.
  • Elaboration de la stratégie et du plan de recette.
  • Recette des indicateurs, via développement AMOA des indicateurs en R ou SQL, en comparaison des livrables MOE et analyse de cohérence fonctionnelle de données.
  • Création de reportings (outils Tableau/OAC) simples.
  • Documentation.

Compétences recherchées :

  • Obligatoires :
  • Connaissance SQL, et idéalement R ou Python.
  • Connaissance ou première approche de l’environnement Hadoop, Cloud et des opportunités autour du Big data.
  • Connaissance d'outils de Dataviz, idéalement Tableau et/ou OAC.
  • Appétence pour le fonctionnel bancaire.
  • Bonne capacité rédactionnelle.

Expérience nécessaire : minimum 2 années d’expérience sur le poste.

Langues : Français.

Date de démarrage : ASAP.

Localisation : Locaux du client situés à Brest.

Possibilité d’interventions hors site Client : OUI, 40% (limitée à un maximum de 40% du temps de prestation contractualisé – réalisable en France Métropolitaine uniquement). Pas d’interventions hors site prévues les 2 premiers mois.

Astreintes / interventions HNO : NON.

Déplacements sur d'autres site client en France : NON.

Autre matériel requis : NON.

Chef de projet AMOA DATA in Brest employeur : R&S-Teleco

En tant qu'employeur, notre entreprise se distingue par son engagement envers l'innovation et la sécurité, offrant un environnement de travail collaboratif où les experts en cybersécurité peuvent véritablement faire la différence. Située au cœur d'une région dynamique, nous favorisons une culture d'apprentissage continu et de développement professionnel, tout en garantissant des avantages compétitifs et un équilibre entre vie professionnelle et personnelle. Rejoindre notre équipe, c'est participer à des projets significatifs qui façonnent l'avenir des services TV et Internet, tout en bénéficiant d'une gouvernance solide et d'une reconnaissance de votre expertise.

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Coordonnées :

Équipe de recrutement de R&S-Teleco

Conseils d'expert StudySmarter🤫

Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Chef de projet AMOA DATA in Brest

✨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 R&S-Teleco

N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez R&S-Teleco. 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 Chef de projet AMOA DATA in Brest

SQL
R
Python
Hadoop
Cloud
Big Data
Tableau

Quelques conseils pour ta candidature 🫡

Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez R&S-Teleco, 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 R&S-Teleco 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 R&S-Teleco. 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 R&S-Teleco

✨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 R&S-Teleco et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.