En un coup d'œil
- Missions: Rejoignez une équipe dynamique pour ingérer, modéliser et publier des données.
- Entreprise: Entreprise innovante spécialisée dans l'analyse de données.
- Avantages: Salaire compétitif, avantages santé et opportunités de développement professionnel.
- Autres infos: Environnement stimulant avec des possibilités de croissance de carrière.
- Pourquoi ce job: Impactez notre entreprise en créant des produits analytiques significatifs.
- Qualifications: Expérience en ingénierie avec un esprit analytique et compétences en collaboration.
Le salaire estimé est compris entre 55350 - 67650 € par an.
Exigences
- Au moins 5 ans d'expérience en ingénierie avec un esprit analytique.
- Compréhension solide des architectures, des principes de conception et des meilleures pratiques d'ingénierie.
- Expérience à toutes les étapes du pipeline de données : ingestion, transformations, création de marts.
- (Souhaitable) Expérience avec notre pile technologique est un plus : S3/Snowflake/Airflow/Python/DBT.
Ce que le poste implique
- Vous rejoindrez une équipe de livraison de produits et serez responsable de l'ingestion, de la modélisation et de la publication de données pour faire évoluer notre entreprise.
- Vous concevrez et maintiendrez des produits de données, collaborerez sur des indicateurs de succès et garantirez l'interopérabilité en tirant parti d'une plateforme d'analytique en libre-service et en respectant les meilleures pratiques.
- Travailler en étroite collaboration avec les parties prenantes produit et business pour définir et construire des indicateurs de produit significatifs.
- Développer des produits analytiques tels que des modèles de données, des tableaux de bord, des rapports et des outils pour permettre des rapports et analyses en libre-service pour les parties prenantes.
- Améliorer notre architecture (snowflake et dbt) en fonction de ce qui apporte le plus d'impact sur la réduction des coûts et la rapidité, en appliquant les meilleures pratiques en ingénierie logicielle.
- Prendre en charge des projets depuis la définition jusqu'à la livraison et l'adoption, en travaillant de manière autonome.
Analytics Engineer: Data Products & Self-Service Analytics in Paris employeur : Trade Republic Bank GmbH
Trade Republic est un employeur exceptionnel, offrant une culture de travail dynamique et axée sur l'excellence à Paris. En rejoignant notre équipe, vous bénéficierez d'opportunités de croissance professionnelle tout en collaborant avec des talents de premier plan et des technologies de pointe. Nous valorisons la diversité et nous engageons à créer un environnement inclusif où chaque employé peut s'épanouir et contribuer à notre mission de démocratiser l'accès aux systèmes financiers.
Coordonnées :
Équipe de recrutement de Trade Republic Bank GmbH
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Analytics Engineer: Data Products & Self-Service Analytics 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 Trade Republic Bank GmbH
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Trade Republic Bank GmbH. 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 Engineer: Data Products & Self-Service Analytics in Paris
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Trade Republic Bank GmbH, 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 Trade Republic Bank GmbH 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 Trade Republic Bank GmbH. 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 Trade Republic Bank GmbH
✨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 Trade Republic Bank GmbH et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
