En un coup d'œil
- Missions: Diriger des études statistiques et garantir la qualité des analyses sur les tendances addictives.
- Entreprise: L'OFDT, un organisme de recherche engagé dans l'analyse des comportements liés aux substances psychoactives.
- Avantages: Travail en équipe, impact sur les politiques publiques et opportunités de développement professionnel.
- Autres infos: Environnement dynamique avec des possibilités d'évolution de carrière.
- Pourquoi ce job: Contribuez à des recherches essentielles et faites une différence dans le domaine de la santé publique.
- Qualifications: Expertise en statistiques et leadership d'équipe requis.
Le salaire estimé est compris entre 59400 - 72600 € par an.
Sous la responsabilité hiérarchique directe du directeur de l’observatoire, secondé par une directrice adjointe, la mission principale du chef(fe) de département « Analyses statistiques » est d’apporter une expertise scientifique de pointe pour concevoir, piloter et valider les études statistiques de l’OFDT, garantir la robustesse méthodologique des indicateurs sur les consommations de substances psychoactives et les tendances addictives, et assurer la diffusion de résultats fiables auprès des décideurs publics, des chercheurs et des partenaires institutionnels.
Il (ou elle) encadre une équipe d’une dizaine d’agents, principalement de catégorie A (statisticiens, démographes, data scientists). Il/elle est membre du comité de direction. Il (ou elle) organise l’activité de l’unité de façon à répondre aux objectifs fixés dans le contrat d’objectifs et de performance et le programme de travail de l’OFDT.
Il est garant de la conduite des études dans les calendriers impartis (supervision, contrôle méthodologique, suivi et validation des enquêtes et rapports), en lien avec les partenaires extérieurs (services statistiques ministériels, consortiums internationaux pour certaines enquêtes, équipes INSERM, etc.).
L’OFDT est actuellement engagé dans une réorganisation fonctionnelle, qui prévoit l’instauration d’un temps dédié d’un des collaborateurs du département d’analyses statistiques à des fonctions d’adjoint(e) au/à la chef(fe) du département. Le périmètre du poste de chef(fe) du département d’analyses statistiques à pourvoir ne devrait cependant pas connaître d’évolution majeure.
Candidature (lettre de motivation + CV) à adresser par courriel à : recrutement@ofdt.fr en précisant en objet : « 2026_DATA_RU ».
Chef de Département Analyses Statistiques et Data Science employeur : SFSP
Santé publique France est un employeur de choix, offrant un environnement de travail dynamique et collaboratif au service de la santé des populations. Avec des opportunités de développement professionnel et une culture axée sur l'innovation et la réactivité face aux crises sanitaires, les employés bénéficient d'une mission significative et d'un impact direct sur la santé publique. Située à Marolles, cette agence publique favorise un cadre de travail enrichissant, où chaque membre de l'équipe contribue activement à la préparation et à la réponse aux menaces sanitaires.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Chef de Département Analyses Statistiques et Data Science
✨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 SFSP
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez SFSP. 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 Département Analyses Statistiques et Data Science
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez SFSP, 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 SFSP 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 SFSP. 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 SFSP
✨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 SFSP et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
