En un coup d'œil
- Missions: Améliorez les flux de travail avec des produits analytiques puissants sur Palantir Foundry.
- Entreprise: SCOR, leader mondial en réassurance, innovant et collaboratif.
- Avantages: Salaire compétitif, avantages santé, télétravail et développement professionnel.
- Autres infos: Environnement dynamique avec d'excellentes opportunités de croissance de carrière.
- Pourquoi ce job: Impactez des projets innovants tout en travaillant avec des experts du secteur.
- Qualifications: Expérience en développement de logiciels et passion pour l'analyse de données.
Le salaire estimé est compris entre 61650 - 75350 € par an.
Dans ce rôle, vous utilisez vos compétences techniques, votre créativité et votre motivation pour améliorer les flux de travail commerciaux afin de construire des produits analytiques puissants sur Palantir Foundry. Vous êtes impliqué dans l'ensemble du cycle de livraison du produit, depuis les ateliers de brainstorming initiaux sur le développement d'hypothèses de produit, jusqu'à la construction, le test et le déploiement du produit, et l'itération avec les utilisateurs pour créer progressivement de la valeur.
Responsabilités
- Façonnage du produit analytique : Vous interagissez directement avec les propriétaires de produits commerciaux et les utilisateurs commerciaux pour développer une compréhension de leur processus et comment les données et l'analytique peuvent être utilisées pour générer de la valeur pour leurs domaines.
- Mise en œuvre de Palantir Foundry : Vous exploitez les données de notre plateforme de données, les transformez pour les adapter à votre cas d'utilisation, et construisez des tableaux de bord ainsi que des applications de flux de travail qui fournissent des informations à l'entreprise.
- Livraison Agile : Vous travaillez main dans la main avec des ingénieurs de données, des responsables de produits et des parties prenantes commerciales dans une équipe Scrum interfonctionnelle, en utilisant des techniques modernes de gestion de produits pour construire rapidement des produits précieux de manière incrémentale.
Qualifications
- Expertise technique : Vous aimez travailler avec des données et avez de l'expérience tant dans la modélisation et la transformation de pipelines de données que dans la construction de visualisations et d'applications. Vous avez de l'expérience dans l'écriture de code de haute qualité avec Python, Spark et/ou SQL. Vous avez un parcours en ingénierie logicielle.
- Intérêt commercial : Vous avez une bonne compréhension de la finance et de l'économie, avec de préférence une première expérience dans l'industrie (Re-)Assurance. Vous aimez approfondir les processus commerciaux jusqu'à développer une compréhension de leur fonctionnement. Une première expérience dans l'industrie (Re-)Assurance est un plus, mais pas obligatoire.
- Attitude proactive : Vous êtes un généraliste qui aime travailler sur de nouveaux problèmes de manière autonome et développer de nouvelles compétences par vous-même. Vous développez des solutions créatives à des problèmes difficiles.
- Collaboration : Vous vous épanouissez en travaillant avec des personnes de différents horizons, les aidant à traduire leurs besoins en un design technique. Vous appréciez de travailler dans une équipe interfonctionnelle où chacun se sent responsable du résultat et apporte ses idées sur la manière dont nous réussissons.
- Diplôme de bachelor ou master quantitatif : (par exemple, Physique, Science des données, Ingénierie) ou équivalent.
Analytics Product Engineer in Paris employeur : SCOR Group
SCOR est un employeur de choix, offrant un environnement dynamique et collaboratif où les talents peuvent s'épanouir. En tant que leader mondial dans le domaine de la réassurance, nous valorisons l'innovation et l'expertise, tout en favorisant une culture d'inclusion et de diversité. Nos employés bénéficient d'opportunités de croissance professionnelle, d'une formation continue et d'un engagement envers le bien-être de la société, ce qui rend chaque rôle significatif et gratifiant.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Analytics Product Engineer 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 SCOR Group
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez SCOR Group. 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 Analytics Product Engineer in Paris
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez SCOR Group, 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 SCOR Group 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 SCOR Group. 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 SCOR Group
✨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 SCOR Group et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
