Data Scientist Senior

Data Scientist Senior

Full Time 63000 - 77000 € / an (estimé) Sur site
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En un coup d'œil

  • Missions: Concevoir des algorithmes et développer des prototypes pour les énergies renouvelables.
  • Entreprise: Entreprise innovante spécialisée dans la data science et les énergies renouvelables.
  • Avantages: Salaire compétitif, télétravail, et opportunités de développement professionnel.
  • Autres infos: Environnement dynamique avec des possibilités de croissance de carrière.
  • Pourquoi ce job: Impactez le futur des énergies renouvelables avec des technologies de pointe.
  • Qualifications: Expertise en Python et PySpark, avec 7 à 10 ans d'expérience.

Le salaire estimé est compris entre 63000 - 77000 € par an.

  • 1. Conception d'algorithmes et de prototypes
  • Analyser les problématiques métier des énergies renouvelables et les traduire en problématiques data.
  • Réaliser des études exploratoires en tenant compte de la qualité des données.
  • Développer des prototypes pour les nouveaux cas d'usage de la feuille de route IA et data science.
  • Présenter les résultats intermédiaires de façon itérative et intégrer les retours du métier.
  • 2. Préindustrialisation et industrialisation
  • Développer les solutions de data science en vue de leur mise en production.
  • Garantir la qualité du code : documentation, tests unitaires, d'intégration et de non-régression.
  • Contribuer au déploiement, au suivi de production (vérifications quotidiennes, incidents, monitoring) et à la maintenance corrective et évolutive.
  • Faire évoluer l’environnement technique et l'architecture de mise en production.
  • Stack indispensable

Python et Py Spark (expert), Databricks, Azure, AWS, Docker, Azure Dev Ops, Artifactory, Git, Git Hub Actions, machine learning, deep learning, IA générative et agentique, séries temporelles, culture Dev Ops et software craftsmanship, connaissance des énergies renouvelables, anglais courant.

Minimum 7 ans d'expérience, la grille Python visant 8 à 10 ans.

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Data Scientist Senior employeur : ViaAduc

ViaAduc est un employeur exceptionnel qui valorise l'innovation et l'autonomie, offrant à ses employés un environnement de travail stimulant à Paris. Avec des opportunités de télétravail et une rémunération compétitive, l'entreprise favorise également le développement personnel et professionnel, permettant à chacun de s'épanouir au sein d'une équipe où l'humain est au cœur de chaque succès.

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Coordonnées :

Équipe de recrutement de ViaAduc

Conseils d'expert StudySmarter🤫

Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Data Scientist Senior

✨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 ViaAduc

N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez ViaAduc. 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 Scientist Senior

Conception d'algorithmes
Analyse de données
Développement de prototypes
Qualité des données
Mise en production
Documentation de code
Tests unitaires

Quelques conseils pour ta candidature 🫡

Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez ViaAduc, 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 ViaAduc 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 ViaAduc. 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 ViaAduc

✨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 ViaAduc et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.