RECRUTEMENT EN DATA

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L’expérience candidat au coeur de nos priorités 🦄

Nous sommes à l'écoute des attentes et des aspirations de nos candidats et nous nous engageons à leur offrir des postes sur mesure qui mettent en valeur leurs compétences et leur personnalité. Et en plus, c’est vous qui choisissez votre format de contrat >> Freelance ou CDI

Valeurs & engagement

L’authenticité et l’humain avant tout

Nous travaillons de façon artisanale et prenons le temps de contacter chaque membre de notre communauté pour leur proposer les meilleurs rôles du marché en adéquation avec leur personnalité et désidératas professionnels.

L'ère numérique a fait de la Data le nouvel or noir. Vos données recèlent un potentiel de croissance et d'innovation inexploité. Pourtant, face à la complexité croissante des algorithmes et à la rareté des profils spécialisés, comment passer de la simple collecte à la véritable création de valeur ?

Chez Millenials, cabinet de recrutement digital, nous comprenons que la performance de votre organisation dépend de votre capacité à recruter les architectes de cette transformation. Vous êtes à la recherche d'un Data Scientist capable de décortiquer des ensembles de données massifs ou d'un Machine Learning Engineer pour déployer des modèles prédictifs à grande échelle ? Ne perdez plus votre temps : nous avons bâti un vivier unique de Talents pour vous.

Pourquoi la Data est essentielle pour votre croissance ?

La compétition dans le secteur digital exige une expertise pointue. Il ne suffit plus d'avoir des données, il faut les exploiter avec finesse.

La puissance du Data Scientist et du Machine Learning Engineer

Ces deux rôles sont au cœur de l'Intelligence Artificielle et de l'analyse prédictive. Le Data Scientist est le chercheur qui conçoit les expériences, explore les données et identifie les tendances cachées. C'est lui qui crée la connaissance.

Le Machine Learning Engineer, quant à lui, est l'artisan qui industrialise cette connaissance. Il met les modèles en production, s'assurant qu'ils sont robustes, scalables et intégrés aux systèmes de l'entreprise. Ensemble, ils sont le moteur de votre innovation produit et de votre optimisation opérationnelle.

La puissance du Data Scientist et du Machine Learning Engineer

Le succès d'un projet Data repose sur l'alignement de toute une chaîne d'experts :

• Data Engineer : Il est le garant de l'infrastructure, celui qui construit et maintient les pipelines de données fiables et performants, permettant aux autres spécialistes de travailler efficacement.
• Data Analyst : La première ligne d'interprétation. Il traduit les données brutes en rapports et visualisations exploitables par les décideurs métiers.
• Data Architect : Il conçoit la vision globale et l'organisation des systèmes de données de l'entreprise, assurant leur cohérence et leur sécurité.
• Data Steward : Essentiel pour la gouvernance, il assure la qualité, la conformité et la bonne utilisation des données, un enjeu critique avec la réglementation (RGPD, etc.).

Millenials : Votre avantage compétitif dans le recrutement en Data

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FAQ

Quelle est la différence clé entre un Data Scientist et un Machine Learning Engineer ?

Le Data Scientist se concentre sur la recherche, l'analyse, l'exploration des données et la conception des modèles (souvent en laboratoire). Le Machine Learning Engineer se concentre sur l'industrialisation : il prend le modèle du Data Scientist et le déploie en production de manière fiable et scalable.

Quel profil recruter en priorité pour démarrer un projet Data ?

Cela dépend de la maturité de vos données. Si vous avez besoin de structurer vos données en amont, un Data Engineer ou un Data Architect est essentiel. Si vos données sont déjà propres et que vous souhaitez commencer l'analyse prédictive, un Data Scientist est le point de départ.

Les compétences en Data sont-elles similaires à celles du Développement Web ?

Il y a des points communs, notamment la maîtrise de langages de programmation comme Python ou Scala, et une bonne connaissance des méthodologies Agiles. Cependant, les objectifs et les domaines d'expertise divergent significativement.
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• Développement Web se concentre sur la production logicielle et l'expérience utilisateur (UX), visant à construire et maintenir des applications fonctionnelles.
• Les métiers de la Data se concentrent sur l'analyse statistique, la modélisation prédictive, l'exploration de données massives, et l'architecture des données.

Ainsi, un excellent Développeur Web n'est pas automatiquement un bon Data Engineer.

Prenez une longueur d'avance avec un recrutement en Data stratégique

L'excellence de vos projets Data ne s'improvise pas. Elle passe par le recrutement en Data des meilleurs experts. En faisant confiance à Millenials, vous ne recrutez pas seulement des compétences, vous intégrez des moteurs d'innovation qui vous aideront à dominer votre marché.

Prêt à transformer vos données en décisions ? Contactez-nous pour trouver votre prochain talent Data !

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