En un coup d'œil
- Missions: Analyse et améliore la qualité des données tout en développant des cas d'usage IA innovants.
- Entreprise: Entreprise dynamique spécialisée dans la gestion des données techniques.
- Avantages: Salaire compétitif, environnement collaboratif et opportunités de développement professionnel.
- Autres infos: Travaillez dans un cadre stimulant avec des perspectives de carrière prometteuses.
- Pourquoi ce job: Contribuez à des projets IA impactants et développez vos compétences en data science.
- Qualifications: Expérience en data, maîtrise de Python et des concepts d'IA.
Le salaire estimé est compris entre 61650 - 75350 € par an.
Au sein d'une équipe dédiée à la gestion et à la valorisation des données techniques, vous intervenez sur des problématiques à la fois Data, Data Quality et Intelligence Artificielle. Votre objectif sera notamment de contribuer à l'industrialisation de la mesure de la qualité des données, à l'enrichissement des outils d'exploitation et au développement de premiers cas d'usage IA à forte valeur métier.
Vos principales responsabilités :
- Data Quality et fiabilisation des données
- Analyser et qualifier les besoins métiers liés aux données.
- Contribuer à l'industrialisation des indicateurs de qualité, complétude et importance des données.
- Identifier les données manquantes, incomplètes ou incohérentes.
- Définir et mettre en œuvre des actions de mise en qualité des données.
- Développer des scripts, outils ou programmes spécifiques pour automatiser les traitements.
- Réaliser des contrôles, analyses et mises à jour de données.
- Participer à la gouvernance et au suivi de la qualité des données.
Développement de cas d'usage IA :
- Vous participerez à l'étude et à la mise en œuvre de plusieurs cas d'usage autour de l'IA :
- Complétude et enrichissement des données
- Exploiter des corpus documentaires hétérogènes : PDF, rapports, plans, tableaux, archives ou documents numérisés.
- Extraire et classifier automatiquement les informations pertinentes.
- Rapprocher les informations extraites avec les modèles de données existants.
- Identifier les champs manquants ou incohérents.
- Proposer des valeurs candidates accompagnées de leur source et d'un niveau de confiance.
- Mettre en place des mécanismes de validation métier avant intégration.
Aide à l'estimation des travaux :
- Analyser les données historiques disponibles.
- Identifier les variables explicatives pertinentes.
- Étudier différentes approches statistiques et Machine Learning.
- Comparer les estimations produites aux données réellement observées.
- Concevoir des restitutions permettant aux experts métiers de comprendre et challenger les résultats.
Assistance à la rédaction de rapports :
- Étudier des solutions d'assistance intelligente à la saisie et à la rédaction.
- Mettre en œuvre des fonctionnalités de structuration automatique.
- Contribuer à la classification des informations.
- Détecter les incohérences.
- Étudier les possibilités de transcription et d'exploitation de contenus multimédias.
- Garantir que l'IA reste une aide à la formalisation et ne génère pas de données techniques non fournies par l'expert.
Pilotage et accompagnement :
- Vous serez également amené(e) à :
- Étudier les leviers d'intégration des solutions IA dans les processus existants.
- Piloter la mise en œuvre des solutions et suivre leur avancement.
- Définir des indicateurs permettant d'évaluer les performances des modèles et traitements.
- Participer aux échanges avec les équipes métiers et techniques.
- Préparer les points de suivi et contribuer à la documentation des travaux.
- Accompagner la gouvernance et l'évolution des modèles de données.
Profil candidat :
- De formation supérieure en informatique, Data, statistiques, mathématiques ou domaine équivalent, vous disposez d'au moins 5 ans d'expérience dans les métiers et technologies de la Data.
- Vous maîtrisez notamment :
- Python et les principales bibliothèques Data.
- Les concepts de Data Quality, Data Management et Data Governance.
- Les algorithmes de Machine Learning et d'Intelligence Artificielle.
- La modélisation de données.
- L'analyse et l'exploitation de données complexes.
- La conception et l'évaluation de modèles ou traitements Data/IA.
- La manipulation de données documentaires et de sources hétérogènes.
Une expérience dans des environnements techniques liés au génie civil, aux infrastructures, à la géotechnique ou à l'hydraulique constitue un atout. Vous êtes reconnu(e) pour votre capacité à analyser des problématiques complexes, structurer les sujets et proposer des solutions pragmatiques. Une bonne capacité de communication avec des interlocuteurs métiers et techniques est attendue.
Consultant Data Analyst / IA – ML- Ouvrage d'art F/H employeur : Smartpoint
SMARTPOINT est un employeur de choix, offrant un environnement de travail dynamique et collaboratif à Paris. Avec des opportunités de croissance professionnelle et un soutien constant pour le développement des compétences, nous valorisons l'autonomie et l'innovation. Rejoindre notre équipe, c'est s'engager dans une aventure enrichissante où chaque contribution compte.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Consultant Data Analyst / IA – ML- Ouvrage d'art F/H
✨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 Smartpoint
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Smartpoint. 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 Consultant Data Analyst / IA – ML- Ouvrage d'art F/H
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Smartpoint, 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 Smartpoint 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 Smartpoint. 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 Smartpoint
✨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 Smartpoint et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
