Ils font confiance à Wink pour leurs recrutements
Data Scientist
Description du poste
Voici un exemple pour un poste de data scientist :
```html
{intitulé de l’entreprise} est à la recherche d'un expert en données talentueux et passionné pour rejoindre notre équipe en tant que Data Scientist. Si vous avez une passion pour les statistiques et que vous aspirez à transformer des données brutes en informations significatives pour façonner la prise de décisions de l'entreprise, ce rôle est pour vous.
Les qualités clés que nous recherchons chez un candidat sont :
- Vos compétences analytiques pointues et votre capacité à interpréter des données complexes sont essentielles pour ce poste.
- Une pensée critique et l'aptitude à résoudre des problèmes sont des qualités essentielles pour réussir dans le domaine de la science des données.
- Un bon esprit d'équipe et d'excellentes capacités de communication sont indispensables car vous serez amené à collaborer avec différentes équipes.
- La curiosité et l'ouverture d'esprit pour apprendre de nouvelles techniques ou technologies.
Les prérequis nécessaires pour devenir notre prochain Data Scientist sont :
- Un diplôme avancé en statistiques, mathématiques, informatique ou un champ connexe est requis.
- Une expérience antérieure comme Data Scientist, de préférence {x années}.
- Une solide compétence en programmation, notamment en Python ou R, est un must.
- Une connaissance approfondie des modèles prédictifs et des outils d'apprentissage automatique (machine learning).
- Une bonne compréhension des bases de données SQL et NoSQL.
Si vous pensez être le candidat idéal pour ce poste, n'hésitez pas à nous envoyer votre CV détaillé et votre lettre de motivation à {adresse email}. Nous sommes impatients de découvrir comment vous pouvez apporter de la valeur à {intitulé de l’entreprise}.
```
N'oubliez pas de remplacer `{intitulé de l’entreprise}`, `{x années}`, et `{adresse email}` par les informations appropriées pour votre annonce.
Les tâches et missions principales
Analyse des données (économiques, statistiques, ...) et les restitue en une information opérationnelle et stratégique d'aide à la décision pour la structure, l'entreprise.
Peut réaliser et mettre en oeuvre le recueil de données.
Peut coordonner une équipe ou diriger un service.
Présentation des missions
Communication, Multimédia
- Mener un entretien, une interview, une audition
- Présenter et diffuser les résultats des études réalisées
- Rédiger l'information produite
Traitement de l'information et des données
- Réaliser une veille documentaire
- Définir et faire évoluer des procédés de traitement de l'information
- Utiliser les outils bureautiques
- Analyser, exploiter, structurer des données
- Assister une structure dans l'interprétation et l'analyse d'une étude
- Adapter les outils de traitement statistique de données
- Réaliser un modèle de prévision
Recherche, Innovation
- Coordonner le déroulement d'une étude
- Réaliser des études spécifiques
- Réaliser une étude
- Réaliser une étude quantitative
Développement commercial
- Contractualiser une prestation
- Développer un portefeuille clients et prospects
- Analyser les insights et les usages des consommateurs
- Concevoir des modèles de détection des insights consommateurs
Stratégie de développement
- Concevoir et gérer un projet
- Diriger et gérer un ensemble, une structure, une organisation
- Mettre en place des outils d'aide à la décision
- Établir des prévisions, des évaluations, des recommandations, des perspectives
Management
- Animer, coordonner une équipe
Gestion des Ressources Humaines
- Gérer les ressources humaines
Conseil, Transmission
- Transmettre une technique, un savoir-faire
Gestion et contrôle
- Élaborer, suivre et piloter un budget
- Réaliser un audit financier
Contexte de travail
Horaires de travail
Conditions de travail
- Possibilité de télétravail
Exemple offre d'emploi
À la recherche d'une opportunité pour exploiter votre talent en science de données et faire une différence? Chez {intitulé de l’entreprise}, nous croyons que les données sont un outil puissant pour illuminer le chemin de l'innovation et de la performance. Dans ce cadre, nous sommes à la recherche d'un Data Scientist passionné et engagé. Votre rôle sera essentiel pour explorer, analyser et interpréter les grands ensembles de données complexes qui façonnent notre activité. Si vous êtes prêt à mettre vos compétences à l'épreuve et développer vos horizons dans un environnement dynamique et stimulant, découvrez ci-dessous les missions qui vous attendent:
- Analyser des ensembles de données volumineux et complexes pour en extraire des tendances, des modèles et des informations qui guideront nos décisions stratégiques.
- Développer des modèles prédictifs et des algorithmes afin d'anticiper les changements du marché et les réactions des consommateurs.
- Collaborez avec les équipes transversales pour comprendre leurs besoins en matière de données et prendre part à des projets qui ont un impact réel sur notre activité.
- Réaliser des études statistiques et présenter de manière claire et accessible les conclusions à nos parties prenantes.
- Mettre en œuvre des outils de traitement de données, de l'apprentissage automatique et d'autres techniques pour améliorer nos pratiques de gestion des données.
- Conception et mise en œuvre de tests A/B pour affiner nos stratégies commerciales et opérationnelles.
- S'assurer du respect de la confidentialité et de la sécurité des données, conformément à nos politiques internes et aux réglementations en vigueur.
- Maintenir une veille technologique pour rester à la pointe des nouvelles tendances et technologies en matière de science de données.
- Participer activement à l'amélioration de nos processus d'analyse de données pour optimiser l'efficacité et la précision.
- Transformer des données brutes en informations exploitables qui contribuent à l'efficacité et au succès de {intitulé de l’entreprise}.
Si vous vous reconnaissez dans ce profil de Data Scientist et que vous êtes prêt à relever de nouveaux défis au sein de {intitulé de l’entreprise}, nous avons hâte de faire votre connaissance. Postulez dès maintenant et franchissez le premier pas vers une carrière enrichissante dans notre équipe.
Profil recherché
Savoir être
Coopération et action
- Travailler en équipe
- Prendre des initiatives et être force de proposition
- Faire preuve de rigueur et de précision
Connaissances & Savoirs attendus
Domaines d'expertise
- Big data Analytics
- Développement économique
- Gestion budgétaire
- Gestion commerciale, relation clients
- GRH
- Insights marketing
- Business Intelligence (BI) / Informatique décisionnelle
- Conception et analyse d'enquête
- Logiciel de statistiques
- Logiciels de gestion de base de données
- Modélisation et simulation
- Analyse statistique
- Économie du développement durable
- Intelligence économique
- Modélisation statistique
- Économétrie
- Sciences économiques et sociales
- Urbanisme
- Algorithmique
- Langages de programmation informatique
Normes et procédés
- Marketing / Mercatique
- Méthodes de prospective
- Modélisation économique
- Aménagement du territoire
Techniques professionnelles
- Techniques commerciales
- Techniques de benchmarking
- Techniques de mesure d'audience
- Techniques de sondage d'opinions
+100 Modèles d'offres d'emploi gratuits
Téléchargez nos exemples rédigés par des experts du recrutement.
Exemple annonce recrutement
Voici un exemple pour un poste de data scientist :
```html
{intitulé de l’entreprise} est à la recherche d'un expert en données talentueux et passionné pour rejoindre notre équipe en tant que Data Scientist. Si vous avez une passion pour les statistiques et que vous aspirez à transformer des données brutes en informations significatives pour façonner la prise de décisions de l'entreprise, ce rôle est pour vous.
Les qualités clés que nous recherchons chez un candidat sont :
- Vos compétences analytiques pointues et votre capacité à interpréter des données complexes sont essentielles pour ce poste.
- Une pensée critique et l'aptitude à résoudre des problèmes sont des qualités essentielles pour réussir dans le domaine de la science des données.
- Un bon esprit d'équipe et d'excellentes capacités de communication sont indispensables car vous serez amené à collaborer avec différentes équipes.
- La curiosité et l'ouverture d'esprit pour apprendre de nouvelles techniques ou technologies.
Les prérequis nécessaires pour devenir notre prochain Data Scientist sont :
- Un diplôme avancé en statistiques, mathématiques, informatique ou un champ connexe est requis.
- Une expérience antérieure comme Data Scientist, de préférence {x années}.
- Une solide compétence en programmation, notamment en Python ou R, est un must.
- Une connaissance approfondie des modèles prédictifs et des outils d'apprentissage automatique (machine learning).
- Une bonne compréhension des bases de données SQL et NoSQL.
Si vous pensez être le candidat idéal pour ce poste, n'hésitez pas à nous envoyer votre CV détaillé et votre lettre de motivation à {adresse email}. Nous sommes impatients de découvrir comment vous pouvez apporter de la valeur à {intitulé de l’entreprise}.
```
N'oubliez pas de remplacer `{intitulé de l’entreprise}`, `{x années}`, et `{adresse email}` par les informations appropriées pour votre annonce.
Questions fréquement posées
Quand on interviewe pour le poste de data scientist, on cherche à évaluer les capacités techniques du candidat, sa compréhension des modèles mathématiques et statistiques, sa capacité à nettoyer, manipuler et interpréter des données complexes ainsi que son expérience avec les outils et langages de programmation pertinents. Sa capacité à communiquer ses constats à des non-techniciens est tout aussi importante.
- Quelle est votre expérience des algorithmes de machine learning ? Pouvez-vous expliquer comment vous avez utilisé un particulier dans un projet précédent ?
- Comment faites-vous pour gérer les données manquantes ou incohérentes dans un ensemble de données ?
- Pouvez-vous expliquer comment vous effectuez une analyse exploratoire des données ? Quels sont les principaux éléments que vous recherchez ?
- Quelle est votre expérience avec les langages de programmation tels que Python ou R ?
- Comment décririez-vous le concept de régression à une personne non-technique ?
- Dans quel contexte avez-vous utilisé les arbres de décision, et pourquoi ont-ils été choisis ?
- Parlez-moi d'une situation où vous avez dû expliquer des résultats techniques complexes à des parties prenantes non-techniques. Comment avez-vous facilité leur compréhension ?
- Quels outils utilisez-vous pour visualiser vos données et pourquoi ?
Grille d'entretien -
Data Scientist
Conclusion
Recruter le bon Data scientist peut paraître une tâche ardue vue la complexité et la nature très technique du poste. Toutefois, un œil avisé, une annonce bien construite et une stratégie de recrutement bien pensée peut grandement simplifier cette tâche. Voici quelques conseils pour recruter un Data scientist :
- Affinez votre description de poste : Sa spécificité devrait détailler non seulement les compétences techniques requises, mais aussi les compétences douces (soft skills). Le poste de Data scientist exige souvent des compétences en communication, en gestion de projet et en résolution de problèmes, en plus des compétences techniques de science des données.
- Recherchez une combinaison de compétences : Un Data scientist idéal doit être un équilibriste entre les mathématiques, les statistiques, l'informatique et la compréhension du secteur. Il ne suffit pas d'être un génie des chiffres, le candidat doit également comprendre le contexte commercial des données qu'il analyse.
- Valorisez l'expérience pratique : Bien qu'un diplôme en science des données ou dans un domaine connexe soit un plus, valoriser l'expérience pratique et les projets réalisés peut vous aider à trouver un candidat qui peut faire le travail nécessaire dès le premier jour.
- Faire passer des tests techniques : Planifier une évaluation technique pour évaluer les compétences pratiques du candidat dans l'utilisation des outils et des techniques de science des données. Les tests basés sur des scénarios réels seront particulièrement utiles à cet égard.
- Ne négligez pas la curiosité : Un bon Data scientist doit être curieux et vouloir toujours fouiller plus profondément dans les données pour en tirer plus d'informations et d'insights. Posez des questions qui testent la curiosité du candidat et regardez comment ils ont exploré et exploité les données dans leurs projets précédents.
- Valorisez les candidats qui sont en veille constante : L’univers de la Data science est en constante évolution. Un bon Data scientist se tiendra toujours informé des dernières technologies et techniques. Cet aspect peut être évalué lors de l'entretien.
- Misez sur les compétences en storytelling: Il est crucial que votre Data scientist puisse transformer des données en une histoire compréhensible pour tous. Elles seront particulièrement utiles lorsqu'il s'agira de présenter les découvertes à un public non technique.
