En un coup d'œil
- Missions: Dirigez le développement de graphes de connaissances pour une plateforme d'IA innovante.
- Entreprise: Grand compte du secteur financier avec des projets passionnants.
- Avantages: Travail hybride, contrat flexible et opportunités de croissance professionnelle.
- Autres infos: Mission longue avec un environnement dynamique et stimulant.
- Pourquoi ce job: Contribuez à des projets d'IA qui transforment le développement logiciel.
- Qualifications: Expérience en ingénierie des données et en intelligence artificielle requise.
Le salaire estimé est compris entre 63000 - 77000 € par an.
- Lead Data & AI Engineer – Knowledge Graph
- Localisation
- : Paris, hybride
Augmentez vos chances d'obtenir un entretien en lisant l'aperçu de ce poste avant d'envoyer votre candidature.
- Démarrage
- : dès que possible
- Durée
- : longue mission, à définir avec le client
- Rythme
- : temps plein
- Contrat
- : freelance, portage ou salarié
- Contexte \
Nous accompagnons un grand compte du secteur financier qui construit une plateforme d'IA agentique pour le développement logiciel. xzragkv Le client recherche le profil qui structurera la couche de connaissance sur laquelle s'appuieront ses agents.
Un premier POC existe sur Neo4j.
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Lead Data & AI Engineer – Knowledge Graph (IT) / Freelance in Paris employeur : streamlink
Rejoindre notre entreprise en tant que Data Scientist Senior, c'est intégrer une équipe dynamique au cœur de projets innovants en Business Intelligence. Nous offrons un environnement de travail collaboratif où la créativité est encouragée, ainsi que des opportunités de développement professionnel pour faire évoluer vos compétences. Située dans une région propice à l'innovation, notre entreprise valorise le bien-être de ses employés et propose des avantages compétitifs, garantissant ainsi une expérience de travail enrichissante et significative.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Lead Data & AI Engineer – Knowledge Graph (IT) / Freelance in Paris
✨Construis ta présence en ligne !
Pour décrocher des missions en freelance dans la data science, il est essentiel d'avoir une présence en ligne solide. Crée un portfolio où tu showcases tes projets de data science, des analyses de données ou des modèles prédictifs. Publie régulièrement des articles ou des études de cas sur des plateformes comme Medium ou LinkedIn, pour montrer ton expertise et attirer des clients potentiels.
✨Participe à des hackathons et des compétitions
Les hackathons sont un excellent moyen de booster ta visibilité et de te faire connaître dans la communauté. Participe à des compétitions sur des plateformes comme Kaggle, cela te permet de travailler sur des défis réels et de te connecter avec d'autres professionnels. En plus, ces événements sont souvent suivis par des entreprises à la recherche de talents pour des projets freelance.
✨Réseau local et forums de data science
Ne sous-estime pas la puissance du réseau local ! Engage-toi dans des meetups de data science dans ta région, et rejoins des forums comme Data Science France. Ces canaux sont parfaits pour échanger, mais aussi pour découvrir des opportunités de missions freelance qui ne sont pas toujours publiées sur les plateformes classiques.
✨Postule, et pas que par les plateformes classiques
Bien sûr, on peut trouver des gigs sur des sites comme Upwork ou Freelancer, mais pense aussi à postuler directement via des entreprises qui t'intéressent. Vérifie les offres sur leur site, et n'hésite pas à envoyer un email pour exprimer ton intérêt. Profite aussi de notre site pour voir les opportunités chez streamlink – on a souvent des missions freelance dans le domaine de la data science !
Nous pensons qu'il te faut ces compétences pour exceller en tant que Lead Data & AI Engineer – Knowledge Graph (IT) / Freelance in Paris
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets à jour ton portfolio:Pour un poste freelance en data science, ton portfolio est ta vitrine ! Assure-toi d'y inclure des projets concrets, des analyses de données que tu as réalisées, et peut-être quelques visualisations accrocheuses. Pense à montrer ta méthodologie et le code bien commenté pour que les clients potentiels voient ta compétence.
Soigne ton CV technique:Dans le monde de la data science, les compétences techniques sont primordiales. Mentionne ton expérience avec des outils comme Python, R, ou des frameworks de machine learning comme TensorFlow ou scikit-learn. N'oublie pas d'inclure toute certification pertinente pour prouver ta maîtrise.
Parle de ta disponibilité et tes tarifs:Quand tu postules à un projet freelance, il est super important de préciser ta disponibilité et tes tarifs. Les clients veulent souvent savoir dès le départ si tu es un bon fit pour leur budget et leur échéancier. Sois clair et honnête pour éviter des malentendus plus tard.
Adapte ta lettre de motivation:Ta lettre doit vraiment résonner avec le projet proposé. Explique pourquoi tu es passionné par ce domaine et comment tes compétences peuvent apporter de la valeur à streamlink. Sois spécifique sur comment tu envisages de résoudre leur problème de données !
Comment te préparer à un entretien d'embauche chez streamlink
✨Montre ton expertise technique
En tant que freelance dans le domaine de la data science, il est crucial de mettre en avant ton expertise technique. Prépare-toi à discuter de tes projets précédents, des outils comme Python, R ou SQL, et des méthodes statistiques que tu as utilisées. N’hésite pas à partager des chiffres et des résultats concrets pour illustrer l'impact de ton travail.
✨Soigne ton portfolio
Ton portfolio est ta vitrine. Assure-toi qu'il soit à jour et bien structuré, avec des exemples de projets pertinents. Pense à inclure des études de cas détaillées qui montrent ta capacité à résoudre des problèmes spécifiques et à délivrer des résultats. Cela aidera à convaincre le client potentiel chez streamlink de ta valeur ajoutée.
✨Prépare ton pitch et tes tarifs
En freelance, tu dois savoir comment te vendre. Prépare un pitch efficace où tu expliques ce que tu peux apporter à streamlink en termes de valeur. Sois également prêt à discuter de tes tarifs. Avoir une idée claire de ce que tu vaux peut te donner plus de confiance, surtout face à des clients qui cherchent à optimiser leur budget.
✨Questions sur les cas pratiques
Durant l'entretien, prépare-toi à répondre à des questions axées sur des cas pratiques. Les recruteurs en data science aiment voir comment tu aborderais une problématique spécifique. Tu peux te préparer en analysant des jeux de données disponibles en ligne et en réfléchissant à la manière dont tu interpréterais les résultats ou résoudre ces problèmes.
