En un coup d'œil
- Missions: Modéliser des données et intégrer dans un data warehouse tout en accompagnant les équipes métier.
- Entreprise: Entreprise de data intelligence basée à Lille, axée sur le bien-être des employés.
- Avantages: Télétravail 3 jours par semaine, avantages variés et environnement de travail positif.
- Autres infos: Opportunités de croissance professionnelle dans un environnement stimulant.
- Pourquoi ce job: Rejoignez une équipe dynamique et impactez des projets de data analytics innovants.
- Qualifications: 4 ans d'expérience en data engineering et maîtrise des flux ETL/ELT.
Le salaire estimé est compris entre 51300 - 62700 € par an.
Une entreprise de data intelligence recherche un expert en gestion de données basé à Lille.
Le candidat idéal aura au moins 4 années d'expérience en data engineering, une maîtrise des flux ETL/ELT, et une connaissance des outils de Data Visualisation comme Power BI.
La mission inclut la modélisation des données, l'intégration dans un data warehouse, et l'accompagnement des équipes métier.
Cette entreprise valorise le bien-être de ses employés et offre de nombreux avantages, ainsi que des jours de télétravail. #J-18808-Ljbffr
Data Engineer — ETL/ELT & Data Analytics (Remote 3x/wk) employeur : Seenovate
Rejoindre notre entreprise technologique à Paris, c'est intégrer un environnement dynamique où l'innovation et la collaboration sont au cœur de notre culture. Nous offrons des opportunités de croissance professionnelle, des formations continues et un cadre de travail flexible qui favorise l'équilibre entre vie professionnelle et personnelle. En tant qu'expert SAP BTP/BDC, vous aurez l'occasion de travailler sur des projets passionnants tout en bénéficiant d'un soutien constant pour développer vos compétences et votre carrière.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Data Engineer — ETL/ELT & Data Analytics (Remote 3x/wk)
✨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 Seenovate
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Seenovate. 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 — ETL/ELT & Data Analytics (Remote 3x/wk)
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Seenovate, 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 Seenovate 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 Seenovate. 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 Seenovate
✨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 Seenovate et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
