Guide Des Entreprises Qui Recrutent En Data édition 2019

User Manual:

Open the PDF directly: View PDF PDF.
Page Count: 124

DownloadGuide Des Entreprises Qui Recrutent En Data - édition 2019
Open PDF In BrowserView PDF
LES ENTREPRISES
QUI RECRUTENT EN DATA
NOS CONSEILS CANDIDATURE
2019

EDITO
Antoine LE GLEUHER
Consultant en recrutement

Enfin l’heure de maturité pour le marché de la Data ?
Pas tout à fait !
Il est vrai que les contours des métiers phares en Data tendent à se
dessiner de plus en plus clairement et que les entreprises semblent
enfin s’accorder sur les intitulés de postes, bien que certaines
demandes de « Jedi de la Data » nous laissent encore perplexes… Mais
si les différences entre un Data Analyst et un Data Scientist sont de
mieux en mieux appréhendées par les entreprises et que les formations
en Data sont aujourd’hui nombreuses et appréciées des étudiants, certains
rôles restent encore flous.
Nous remarquons notamment que les profils de Data Engineers ou Big Data
Engineers – loin d’être de nouveaux métiers - sont de plus en plus recherchés,
mais que leurs missions ne sont pas toujours très claires. Maillons incontournables
dans la chaine de la donnée permettant l’accès à une Data propre et valorisable,
ce sont des profils clefs dont les fonctions peuvent beaucoup varier : de la collecte
des données à la maintenance des databases et des frameworks, en passant par la
construction de pipelines de données… Difficile parfois de s’y retrouver !
Et comme il n’y a jamais rien de figer en Data, nous observons encore l’émergence
de nouvelles fonctions, souvent venues des Etats-Unis, comme le Machine Learning
Engineer, ce développeur capable d'industrialiser au sein d'une plateforme ou d'un
outil les algorithmes de Machine Learning développés par le Data Scientist. Or, avec la
complexité grandissante des problématiques traitées et des infrastructures techniques, il
y a fort à parier que cet intitulé de poste continuera de fleurir dans de nombreuses offres
d’emploi.
Le domaine de la Data est donc encore loin de se stabiliser. Avec cette 3ème édition du Guide,
Upward Data continue d’accompagner les candidats dans leur questionnement à l’égard d’un
marché aussi passionnant que dynamique !

* Pour ce Guide, nous avons contacté les entreprises qui paraissaient actives sur le marché de la Data et nous
avons référencé gratuitement toutes celles qui souhaitaient y figurer.
Vous recrutez en Data ? N’hésitez pas à nous solliciter pour être référencé dans la prochaine édition !
contact@upwarddata.fr

3

LES DATES CLÉS
DE LA DATA
Arthur Samuel, informaticien américain
pionnier dans le secteur de l'intelligence
artificielle, est le premier à faire usage de
l'expression Machine Learning en 1959 à
la suite de la création de son programme
pour IBM en 1952. Le programme jouait
au Jeu de Dames et s'améliorait en
jouant. À terme, il parvint à battre le 4ème
meilleur joueur des États-Unis.
Première version publique de Python,
langage inventé par Guido van Rossum
(fan de la série télévisée Python’s Flying
Circus) durant ses temps libres.

1959

1989

Source : A Brief History of Decision Support Systems, D.J. Power

1991

1995
Première apparition de l’expression "Big
Data" au sein d’un article scientifique
publié par Michael Cox et David
Ellsworth, chercheurs à la NASA. Selon
eux, l’augmentation du volume de
données devenait problématique pour les
systèmes informatiques de l’époque. On
parle alors de « problème du Big Data ».

1997

2000
Doug Laney, analyste chez Gartner,
publie un rapport de recherche intitulé
« 3D Data Management : Controlling Data
Volume, Velocity, and Variety ». C'est dans
cet article que nait l'expression "les 3 V",
utilisée encore aujourd'hui pour identifier
les 3 critères cruciaux du Big Data.

Howard Dresner théorise la notion de
« Business Intelligence (BI) », terme
générique populaire inventé par Hans
Peter Luhn en 1958. Selon Dresner, la
BI désigne « des concepts et méthodes
permettant d’améliorer la prise de
décision métier grâce à des systèmes
reposant sur des faits ».

Explosion du World Wide Web. Les
données BI s'organisent sur des
classeurs Excel, outil qui connait sa
première version populaire depuis sa
création en 1985.

La version R 1.0.0, première version
officielle du langage R, est publiée. Le
projet R naît en 1993 comme un projet
de recherche de Ross Ihaka et Robert
Gentleman à l'université d'Auckland
(Nouvelle-Zélande).

2001

Un article de la division eBusiness de
la Software & Information Industry
Association utilise l’acronyme SaaS
pour la première fois.

2006

Création d’Hadoop dans le but de gérer
l’explosion des données Web.

2016

Défaite du champion du monde du jeu
de Go (Lee Sedol) face à un algorithme
de Deep Learning.

Essor du Deep Learning et apparition des
premiers algorithmes neuronaux profonds.

Les données numériques créées dans le
monde s’élèveront à 40 zettaoctets soit
40.1020 octets ou 40.000 milliards de
milliards d’octets (selon une étude IDCEMC "Extracting value from chaos").
4

2020

SOMMAIRE
ÉDITO – ANTOINE LE GLEUHER
LES DATES CLÉS DE LA DATA
TÉMOIGNAGE DE BRUNO GOUTORBE
LES ENTREPRISES QUI RECRUTENT EN DATA
Adikteev
Aid
Alphalyr
Aramisauto
Arcane
Artefact
Artur'In
AXA
BCG GAMMA
Blue DME
BNP Paribas
BNP Paribas CIB
Cardiologs
Cdiscount
Chauffeur Privé
ClaraVista
Converteo
Covéa
Dailymotion
Dataiku
Deezer
Destygo
Emerton
fifty-five
InUse
Invenis
Kernix
La Javaness
La Redoute
Lincoln
Lobellia Conseil
M13h
OCTO Technology
Oui.sncf
PwC
Qonto
Quantmetry
Quinten
Realytics
Safran
Saint-Gobain
Scibids
Shift Technology
Sia Partners
Starclay
Teads
Teemo
Tinyclues
Toucan Toco
Tradelab
Vente Privée
Zelros
NOS CONSEILS
Se former en Data
Les Métiers de la Data
INTERVIEW DE MORGANE MIGLIARI
UPWARD DATA, QUI SOMMES-NOUS ?

P.3
P.4
P.6
P.9
P.10
P.12
P.14
P.16
P.18
P.20
P.22
P.24
P.26
P.28
P.30
P.32
P.34
P.36
P.38
P.40
P.42
P.44
P.46
P.48
P.50
P.52
P.54
P.56
P.58
P.60
P.62
P.64
P.66
P.68
P.70
P.72
P.74
P.76
P.78
P.80
P.82
P.84
P.86
P.88
P.90
P.92
P.94
P.96
P.98
P.100
P.102
P.104
P.106
P.108
P.110
P.112

P.115
P.116
P.118

P.122
P.123

5

TÉMOIGNAGE
Bruno GOUTORBE
Lead Data Scientist chez Cdiscount

POUVEZ-VOUS NOUS
PRÉSENTER VOTRE PARCOURS ?
J’ai suivi des études scientifiques
conclues
par
un
doctorat
de
Géophysique, avant de devenir
chercheur à Rio de Janeiro. J’ai passé 7
années dans cette ville que je recommande
fortement, puis j’ai eu très envie d’appliquer
mes connaissances fondamentales dans le
monde de l’entreprise. J’ai tout de suite pensé à
la Data Science, secteur que j’estimais
fortement porteur et très stimulant
intellectuellement.

COMMENT AVEZ-VOUS FAIT
POUR DEVENIR DATA SCIENTIST ?

J’avais de très bonnes bases en
mathématiques et statistiques et j’étais
un peu moins à l’aise en programmation.
J’ai donc décidé de m’auto-former sur les
technos et outils que je ne maitrisais pas à
travers des projets personnels ; j’ai dû me mettre
à niveau en Python.
À l’issue de ces efforts, j’ai pu rapidement
appréhender le métier de Data Scientist : avec
un peu de recul, je me rends compte qu’un bon
Data Scientist doit posséder d’autres qualités
tout aussi critiques. Face aux problèmes à
résoudre, il faut être très débrouillard et à l’aise
dans l’expérimentation par itérations rapides.
Pour réussir à avoir un impact, il est également
nécessaire de bien savoir communiquer et
vulgariser des concepts scientifiques pour des
interlocuteurs métier.
Aujourd’hui, j’ai la chance de diriger
une équipe chez Cdiscount.
6

VOUS AVEZ DÛ FAIRE UN TRAVAIL
D’ÉVANGÉLISATION DE LA DATA
SCIENCE CHEZ CDISCOUNT ?
Historiquement, la cellule de Data
Science a été créée par le département
marketing qui n’a pas hésité à investir
sur ce métier avec l’optimisation du moteur de
recherche en ligne de mire.
Grâce aux résultats probants obtenus, nous
avons pu continuer nos investissements au
sein du marketing et nous intervenons sur de
multiples problématiques business aujourd’hui :
optimisation des éléments affichés sur le site,
contrôle qualité du catalogue de 20 millions de
produits, détection de produits frauduleux ou
de contrefaçons, captation d’audience...
Grâce aux POCs réalisés dans le marketing, nous
avons aujourd’hui une capacité de rayonnement
sur tous les métiers de Cdiscount et notre
histoire peut inspirer d’autres trajectoires de
cellules Data : s’ancrer dans une ligne métier où
il y a plusieurs sujets à optimiser, développer
l’équipe par des recrutements judicieux puis
lui donner la possibilité d’investiguer d’autres
champs métiers. Nous proposons des projets et
des ressources aux directeurs des autres lignes
métiers aujourd’hui et ceux-ci nous
accueillent à bras ouverts en général.

À L’INSTAR DU RÔLE QUE VOUS
OCCUPEZ, COMMENT CARACTÉRISER
LE PARFAIT HEAD OF DATA ?
D’après moi, la priorité est d’être
crédible auprès de ses collaborateurs :
les Data Scientists ont besoin d’être challengés

TÉMOIGNAGE

et d’être stimulés continuellement dans
leur socle technique et il faut donc une
personne qui a un niveau technique élevé
pour animer cette « communauté ».
À mon sens, de bonnes capacités de
communication sont absolument nécessaires
pour communiquer en interne et en externe :
participer à des séminaires, des salons, publier
des articles permet de maintenir sa capacité
d’innovation et son potentiel de recrutement sur
un marché où les bonnes ressources sont rares.
Beaucoup d’entreprises cherchent également des
Heads of Data qui ont un super business sense :
j’estime que c’est plus facile à acquérir que
les compétences techniques.

AVEZ-VOUS DES CONSEILS POUR LES
CANDIDATS
QUI AIMERAIENT INTÉGRER CDISCOUNT ?
Nous avons une vingtaine de Data Scientists chez
Cdiscount et nous recrutons continuellement vu l’intérêt
des lignes métiers pour notre approche. Un conseil
aux candidats : arriver en étant à l’aise sur ses fondamentaux en
statistiques (en s’entrainant sur les exercices de finance quantitative
par exemple) et faire l’effort de s’auto-former en R ou en Python si
on ne provient pas du monde de la programmation !

7

LES ENTREPRISES
QUI RECRUTENT
EN DATA

MARKETING
DIGITAL

35 avenue de l’Opéra
75002 Paris
charlotteb@adikteev.com

CHIFFRES CLEFS
Création : 2012
Levée de fonds : 11,4 millions d’euros
Effectif : 105 collaborateurs

CHIFFRES DATA
Effectif :
- Data Scientists : 6
- Data Engineers : 6
Participation à plus de 100 millions
d’enchères par jour
Entre 10 et 15 millions de publicités
affichées par jour
Plusieurs milliards points de données
générés par jour

TECHNOLOGIES EXPLOITÉES
• Langages Data Science : R, Python
• Langages Data Engineering : Clojure, Scala
• Systèmes de traitement distribué :
Hadoop, Spark, etc.
• Système de messagerie distribuée : Kafka
• Technologies de stream processing
• Bases de données NoSQL

10

PRÉSENTATION DE L’ACTIVITÉ
Adikteev propose à ses clients une offre
commerciale à deux entrées : « Adikteev FOR
BRANDS » et « Adikteev FOR APPs »
« Adikteev FOR BRANDS » est la solution pour
les marques souhaitant accroitre leur notoriété
sur le digital. Elle permet de créer des publicités
interactives
et
engageantes
développées
sur mesure via un studio de 20 designers et
intégrateurs, experts du mobile.
« Adikteev FOR APPs » est la solution d’app
retargeting d’Adikteev. Elle permet aux éditeurs
d’applications mobiles d’augmenter leurs revenus
tout en améliorant leur rétention utilisateurs en
exposant ces derniers à des messages ciblés,
construits selon leurs expériences passées sur
l’application.
Disponibles dans le monde entier, ces deux offres
reposent sur la combinaison de trois technologies
dont Adikteev est propriétaire :
• Une technologie créative unique permettant
de développer et de diffuser des publicités
interactives et Haute Définition via la carte
graphique du téléphone habituellement utilisée
pour les jeux.
• Des algorithmes d’Intelligence Artificielle qui
analysent les données afin de prédire le taux de
conversion d’une publicité (taux de clic, temps
d’exposition, acte d’achat…) pour un utilisateur
donné.
• Un DSP mobile connecté à un inventaire de
plus d’un milliard d’utilisateurs partout dans le
monde.
La société a réalisé près de 20M€ de chiffre
d’affaires en 2017 et connaît une forte croissance
depuis sa création en 2012.
Adikteev est accréditée des labels "BPI Excellence"
et du "Pass French Tech" récompensant et
accompagnant les entreprises en hypercroissance. Elle s’est également distinguée à de
nombreux concours nationaux :
• Deloitte Extenso Fast 50 : N°2 National, N°1 en
Ile de France et N°1 catégorie « Internet, Média
et télécoms ». Ce prix récompense les meilleures
entreprises technologiques sur la base de leur
croissance au cours des 4 dernières années.
• 8ème des 100 start-up françaises remarquables
identifiées par EY en 2017.
• 10ème des 5000 entreprises européennes privées
à forte croissance identifiées par Inc.Magazine.

MARKETING
DIGITAL
QUELQUES MOTS SUR LA CULTURE
D’ENTREPRISE
Implantée dans trois pays, Adikteev est d’abord
une entreprise multiculturelle, où la convivialité et le
respect sont au cœur de notre quotidien.
L’environnement dans lequel nous évoluons ainsi
que l’âge moyen des collaborateurs (28 ans) nous
ont permis de mettre l’innovation et le dynamisme
au centre de nos priorités.
La forte croissance d’Adikteev est aussi liée à
l’humain. En se basant sur les actions/métiers et
les échanges entre les collaborateurs, nous avons
pu identifier six valeurs fondamentales qui soudent
notre vie professionnelle au quotidien :
• Grandir (Grow : develop yourself)
• Aller au-delà (Go beyond : reach your target with
passion and go the extra mile)
• Placer la barre haut (Raise the bar : pledge for
excellence)
• Bouleverser les codes (Disrupt : try to change the
game)
• S’épanouir (Enjoy yourself : exude happiness at
work)
• Se battre pour l’équipe (Fight for your team : trust
and care for each other, we are stronger together)
LES PROBLÉMATIQUES DATA
L’équipe Data Science d’Adikteev élabore et
développe les algorithmes de ciblage et de pricing
à l’origine des prédictions générées en temps
réel, que ce soit les taux de clics et de conversions
ou la détermination du prix d’enchère de chaque
affichage. Plus généralement, l’équipe travaille
sur des sujets de recherche appliquée menant
à la création d’une grande variété de modèles
répondant aux enjeux métier de l’entreprise en
échangeant régulièrement avec les différentes
équipes.

PRÉVISIONS DE
RECRUTEMENT DATA
POUR 2019
• 1 Data Scientist
• 2 Data Engineers

COMPÉTENCES
TECHNIQUES
DATA SCIENTIST :
• Solides connaissances théoriques
en mathématiques appliquées,
statistiques et Machine Learning
• Maitrise de R et/ou Python et des
principaux modules de Machine
Learning
• Expérience en manipulation de très
gros jeux de données ainsi qu’en
calcul distribué
• Connaissances de base du
fonctionnement de la publicité en
ligne
DATA ENGINEER :
• Excellente maîtrise d’un langage
dynamique (Python, Clojure,
JavaScript, etc.) et d’un langage
statique (Java, Scala, Go, Rust, etc.)
• Connaissance de l'architecture
Lambda (bonus: architecture Kappa)
et du stream processing
• Maîtrise des différentes techniques
d’ETL et de la gestion de gros
volumes
• Bonne connaissance des bases de
données distribuées

PROCESSUS DE
RECRUTEMENT
QUALITÉS REQUISES
1. Rencontre avec l’équipe Data Science
2. Test de développement (3h)

• Rigueur

3. Test de mathématiques (statistiques,
probabilités, optimisation) dans les
locaux (2h)

• Créativité
• Goût prononcé pour la résolution de
problèmes complexes

4. Rencontre avec le management et
entretien RH

• Capacités de communication et de
vulgarisation

11

ÉDITEUR
DE LOGICIELS
LES
ENTREPRISES QUI RECRUTENT
PRÉSENTATION DE L’ACTIVITÉ
AID - Add Intelligence to Data est une agence
Data et Data Science basée à Paris, Lille, Lyon
et Rennes.

i

20 - 22 Villa Deshayes
75014 Paris
recrutement@aid.fr

CHIFFRES CLEFS
Création : 1973
Effectif : 120

TECHNOLOGIES EXPLOITÉES
•R
• Python
• SQL
• SAS
• Dataiku
• Java J2EE
• Spark
• Hadoop
• Cassandra
• R Shiny
• Scala
• Hive
• Impala
• D3.js

12

Nous valorisons les données clients en couvrant
l'ensemble de la chaîne depuis le traitement, en
passant par l’analyse jusqu'à l’exploitation des
données.
En tant que Data experts depuis 45 ans, nous
récupérons la Data sur tous les canaux on et
off line afin d'avoir une vision 360 du client. A
ce titre nous sommes spécialistes de la Data
quality et des référentiels clients uniques.
Nos Data Analysts et Data Scientists s'intègrent
dans les équipes projets de nos clients pour
développer des algorithmes, travailler sur des
sujets d'IA, de Text Mining...
Nous gérons aussi des bases de données
marketing et des Data lakes et nous réalisons
des campagnes marketing sur tous les canaux.
Nos consultants accompagnent les clients sur
tous les sujets stratégiques et organisationnels
autour de la Data.
Nos deux différenciateurs sur le marché sont
notre AID Academy et notre solution datakili®,
de visualisation et d'analyse du parcours client
omnicanal.
Nous travaillons principalement pour des grands
comptes dans tous les secteurs d'activité: par
exemple dans la distribution, la bancassurance,
les télécoms et l'énergie. Le gouvernement nous
a aussi confié la construction et la gestion du
service public Bloctel, la liste d'opposition au
démarchage téléphonique sous forme d'une
délégation de service public. Au total, nous
gérons pour ces marques près de 250 millions
de clients et 50 milliards de transactions par an.
Notre plus grande satisfaction est la
reconnaissance de nos clients qui nous notent
8,9/10.
Nous avons gagné plusieurs prix dont
récemment le challenge DataCity pour la ville
de Paris et la médaille d'argent à la Nuit des Rois
catégorie multi-canal avec notre outil datakili.

ÉDITEUR
DERECRUTENT
LOGICIELS
LES ENTREPRISES QUI
Arnaud Contival, PDG d’AID, est président du
Turing Club, le club associatif pour fédérer les
acteurs de la Data et du Big Data.
Il est également administrateur au sein du Sncd
(Syndicat national de la communication directe),
membre du Réseau Entreprendre et fait partie
de nombreux jurys dont le Grand Prix Data &
Créativité, le salon Big Data et la Nuit des Rois.

PRÉVISIONS DE
RECRUTEMENT DATA
POUR 2019
• Data Scientists : 25
• Data Engineers : 15
• Data Analysts : 10

QUELQUES MOTS SUR LA CULTURE
D’ENTREPRISE
AID est une entreprise experte en son domaine
qui connaît une forte croissance. Très attentive à
la qualité de ses recrutements, la société souhaite
conserver la confiance de ses clients et n'hésite
pas à positionner au même niveau d'exigence
l'expertise technique et la personnalité de ses
consultants.

• Data Managers : 5

Il est important, voire primordial que chacun de
ses collaborateurs ait la même vision de la vie
en entreprise. Partage d'expérience, formations,
humilité, expertise et esprit start-up définissent
les valeurs de la société. Ses consultants
travaillent sur de très belles missions de haut
niveau et jouissent de la reconnaissance des
clients, avec une note moyenne de 8,9/10. AID
ne connaît quasiment aucun turnover.

COMPÉTENCES
TECHNIQUES

• Développeurs : 5
• Data Architectes : 5
• Consultants marketing : 3

R, Python, SAS, R Shiny, Matlab,
Dataiku, Java, Spring, Cassandra, Spark,
Hadoop, Scala, Hive, Impala, D3.js

QUALITÉS REQUISES
PROCESSUS DE
RECRUTEMENT
1. Validation de CV par les RH et le
manager concerné
2. Pré-qualification téléphonique

• Humilité
• Expertise
• Convivialité
• Partage

3. Tests techniques
4. Entretien physique RH / managérial /
Direction générale
5. Proposition d'embauche
6. Signature du contrat
7. Intégration au sein des équipes

13

ÉDITEUR
DE LOGICIELS
LES
ENTREPRISES QUI RECRUTENT
PRÉSENTATION DE L’ACTIVITÉ
Depuis 2014, Alphalyr développe une business
analyste virtuelle. Elle livre chaque matin par
email et Excel les indicateurs clés issus des

62 rue de Caumartin
75009 Paris
contact@alphalyr.com

données multi-sources de l’entreprise, à jour,
fiabilisées, analysées et comparées. Alphalyr
est dotée d’une Intelligence Artificielle qui lui
permet de détecter les évolutions anormales
de vos indicateurs clés et alerte les directions
e-commerce,

retail,

financière

et

générale

sur les actions prioritaires à mener. Alphalyr
travaille la nuit et les week-ends pour permettre

CHIFFRES CLEFS
Création : 2014
Effectif : 20 collaborateurs
60+ clients

aux dirigeants d’agir dès le matin.
QUELQUES MOTS SUR LA CULTURE
D’ENTREPRISE
Alphalyr fait partie du groupe Btwinz ventures,
écosystème dédié au SaaS qui accompagne le
développement de start-up SaaS à fort potentiel.
En rassemblant une communauté d’entrepreneurs
passionnés, ce collectif favorise la collaboration et

CHIFFRES DATA
300 comptes analytics
audités chaque année
4 offres Data

le transfert de connaissances et de savoir faire.
Tous les trimestres, les start-up se réunissent
pour échanger leurs best practices, partager leurs
retours d’expérience et recommander des outils.
LES PROBLÉMATIQUES DATA
Nous sommes convaincus que le prochain cap
de croissance des entreprises se fera grâce à
la révolution digitale et au management agile.

TECHNOLOGIES EXPLOITÉES
• Outils de web analyse : Google Analytics,
Google Tag Manager, Tagcommander, Excel
• Langages : Python, VB.NET

Alphalyr construit des solutions qui aident les
organisations à aligner leurs talents et leurs
processus pour former une nouvelle culture.
Les mails Alphalyr sont envoyés chaque matin à
8:59. Vos données métier sont converties en KPIs
adaptés à chaque collaborateur. Vous prenez des
décisions dès 9:00, où que vous soyez.

14

ÉDITEUR
DERECRUTENT
LOGICIELS
LES ENTREPRISES QUI
Personnalisé par fonction, conçu pour l’action.
Chaque rapport de ventes online et offline est
conçu pour passer à l’action : ergonomique et

COMPÉTENCES
TECHNIQUES

personnalisé pour chaque profil – DG, CDO,
marketing, ventes ou trafic.

DATA SCIENTIST :

Un alignement de votre business online & offline.

• Très bonnes connaissances en
mathématiques / statistiques

Une fois que chacun a une vision claire de ses
KPIs – des facteurs qui les influencent, de ce qui
les relie et de comment les gérer – les rapports de
vente d’Alphalyr atteignent leur objectif final : vous
êtes plus agile, vos équipes digitales et terrain sont
alignées. Vous décidez, partout.

• Connaissance d’un langage de
programmation (Python est un plus)
• Expérience en développement
d’algorithmes
• Forte sensibilité à l’environnement
start-up
WEB ANALYST :

PROCESSUS DE
RECRUTEMENT
1. Un premier entretien téléphonique
de 30 min avec un opérationnel
2. Un deuxième entretien téléphonique
de 30 min avec l’un des fondateurs

• Forte sensibilité aux enjeux business
et à l’environnement start-up
• Profil analytique
• Maîtrise de HTML et JavaScript
• Très bonnes connaissances des outils
de web analyse (Google Analytics)
• Une première expérience dans le
secteur du digital

3. Un entretien d’1h avec le fondateur
responsable du pôle

QUALITÉS REQUISES
PRÉVISIONS DE
RECRUTEMENT DATA
POUR 2019
Alphalyr prévoit de recruter 5 profils
Data en 2019.

• Passion pour l’univers du digital et de
l’esprit start-up
• Autonomie
• Curiosité intellectuelle
• Force de proposition

Un email, pour chacun. Décidez
partout. Personnalisé par fonction et conçu
pour l’action, notre mail quotidien unifie
votre business physique et
digital.

15

WEB
E-COMMERCE

23 avenue Aristide Briand
94110 Arcueil
louis-baptiste.france@aramisauto.com
http://www.emploi-aramisauto.com/

CHIFFRES CLEFS
Création : 2001
Effectif : 500 collaborateurs
CA en 2017 : 435 millions d'euros
8ème site français de e-commerce
Moyenne d'âge : 29 ans

CHIFFRES DATA
Effectifs : 4 Data Scientists
2 architectes Big Data
4 experts BI
1 million de visiteurs
uniques par mois

TECHNOLOGIES EXPLOITÉES
• Stockage : Oracle, S3, Redshift,
Elasticsearch, Redis
• ETL : Talend, Spark
• Analytics : Dataiku, Python et R
• Visualisation : QlikView, D3.js,
Power BI, Kibana
16

PRÉSENTATION DE L’ACTIVITÉ
AramisAuto est le distributeur automobile
multimarque de référence en France. Il offre la
possibilité d’acheter en ligne ou dans un réseau
d’agences commerciales, une voiture neuve ou
une voiture d’occasion reconditionnée parmi
des dizaines de marques et des centaines de
modèles ! Depuis sa création en 2001, l’entreprise
a su s’imposer comme un acteur incontournable
de l’automobile et a commercialisé en 2017 plus
de 36 000 voitures parmi 2 000 modèles et 30
marques différentes.
L’activité se décompose ainsi en trois volets : le
rachat de véhicules d’occasion, la vente de véhicules
neufs et reconditionnés, le développement de
produits annexes.
QUELQUES MOTS SUR LA CULTURE
D’ENTREPRISE
L’invention d’un nouveau modèle de vente
automobile implique la mise en place d’un
management original et novateur, basé
sur le collaboratif et le partage de valeurs
fortes. Aramisauto.com compte plus de 500
collaborateurs, de 29 ans d’âge moyen, sur
toute la France. Être Pro et Sympa c'est l'état
d'esprit de nos collaborateurs. Plaçant le client
et sa satisfaction au cœur de notre stratégie,
nous évoluons dans un environnement agile où
la collaboration est la clé de notre succès. Pour
la 4ème année, notre entreprise fait partie du
palmarès Great Place To Work.
Au sein de l’équipe Data, l’agilité est également
le mot-clé. Aucune technique n’est favorisée,
on utilise pour chaque projet les outils les plus
adaptés et il faut donc être capable d’évoluer
constamment sur de nouvelles technologies.
Les Data Scientists développent ainsi un fort
esprit d’entraide et de partage pour favoriser la
montée en compétences et gagner en efficacité.

WEB
E-COMMERCE
LES PROBLÉMATIQUES DATA
Créé il y a 3 ans, le pôle BI s’est restructuré il
y a un an pour devenir une équipe « Data »
autonome. Sa mission : « identifier et activer tous
les leviers Data pour optimiser les processus de
l’entreprise ».
Les Data Scientists, accompagnés des
architectes Big Data, gèrent les projets de A
à Z : de la création des modèles, en passant
par l’industrialisation, le déploiement jusqu’au
maintien de l’architecture. Sachant que la
plupart de nos algorithmes de Machine Learning
doivent s’exécuter en temps réel.
Le pôle Data est 100% « business driven » et
se confronte à des problématiques diverses :
pricing, connaissance client, optimisation
de la transformation, optimisation des coûts
d'acquisition marketing, moteur de recherche,
personnalisation, scoring.
L’équipe Data travaille au quotidien en étroite
collaboration avec les équipes métier sur
des projets qui permettent à AramisAuto
d’augmenter sa compétitivité et d’accentuer sa
place de leader.

PROCESSUS DE
RECRUTEMENT
1. Un entretien avec une personne des
RH et le Responsable Data

PRÉVISIONS DE
RECRUTEMENT DATA
POUR 2019
AramisAuto prévoit de recruter
prochainement au moins 1 Data
Scientist, 1 architecte Big Data et
3 stagiaires (1 ou 2 en Data Science,
1 en architecture et 1 en BI).

COMPÉTENCES
TECHNIQUES
DATA SCIENTIST :
• Très bonnes connaissances en
modélisation / Machine Learning
• Maîtriser Python ou R
• Appétence pour l’architecture Data
ARCHITECTE BIG DATA CLOUD :
• Solides connaissances DevOps AWS
• Connaissance en conception logiciel
orientée Cloud
• Connaissance en SysAdmin
• Maîtrise du développement logiciel
orienté Big Data
• Connaissance sur l’écosystème
technologique Big Data de AWS

2. 3 tests RH à effectuer chez soi et
débriefés par la suite
3. Un test technico-fonctionnel à
préparer chez soi puis à présenter à
des membres de l’équipe Data
4. Un entretien informel avec un
potentiel ‘pair’ de l’équipe

QUALITÉS REQUISES
•
•
•
•
•

Orientation business
Goût du challenge
Dynamisme et Autonomie
Esprit collaboratif et pédagogue
Agilité

On ne peut améliorer que ce
qu’on sait mesurer !

17

MARKETING
DIGITAL

22 rue Chapon
75003 Paris
arnaud@arcane.run

PRÉSENTATION DE L’ACTIVITÉ
Avec sa technologie à la pointe des dernières
innovations algorithmiques, Arcane propose une
solution de marketing à la performance pour
permettre à ses clients d'accroître leurs ventes en
ligne avec une maîtrise des dépenses publicitaires.
Fondée en 2016 par 2 anciens Googlers, Arcane
propose aujourd’hui son expertise et sa technologie
à plus de 20 clients grands comptes qui lui font
confiance pour impacter durablement leurs ventes.

CHIFFRES CLEFS
Création : 2016
CA : 1,5 million d’euros
Effectif : 20

CHIFFRES DATA
Effectif Data : 14

TECHNOLOGIES EXPLOITÉES
• React
• Python
• Dataflow
• DataPrep
• BigQuery
• TensorFlow

18

QUELQUES MOTS SUR LA CULTURE
D’ENTREPRISE
Chez Arcane, une importance particulière est mise
sur le cadre de travail avec un bureau inspirant
au coeur de Paris, des snacks à volonté et des
afterworks réguliers. La formation est au coeur du
projet avec en particulier l’organisation deux fois par
mois de Lunch & Learn avec des intervenants experts
du marché pour s’inspirer et apprendre. Enfin,
des activités de team building sont régulièrement
organisées pour se retrouver tous dans un cadre
sympa et renforcer l’esprit d’équipe.

MARKETING
DIGITAL
LES PROBLÉMATIQUES DATA
Chez Arcane, la Data est mise au service des
performances du marketing digital. Les enjeux
autour de la Data sont la collecte, le nettoyage
et l’activation des données en construisant des
scénarios intelligents. La dimension du temps
réel est un axe clé pour construire des cas
d’utilisation performants.

PROCESSUS DE
RECRUTEMENT
1. Entretien RH
2. Étude de cas

COMPÉTENCES
TECHNIQUES
DATA ENGINEER :
• Maîtrise de SQL et des bases de
données
• Pratique et maitrise des outils de
Data Science (Machine Learning,
régression, clustering, analyse
sémantique)
• Première expérience avec des
infrastructures Cloud souhaitée (Big
Query, Apache Beam, Dataflow, Cloud
Functions)
• Maîtrise d’un ou plusieurs langages de
programmation (Python, React, Java)

3. Entretien métier

QUALITÉS REQUISES
PRÉVISIONS DE
RECRUTEMENT DATA
POUR 2019
• 5 Data Engineers
• 10 Business Analysts

• Adaptable, pragmatique,
autonome, rationnel et curieux
• Connaissances de Google Ads,
Google Analytics, Facebook Business
Manager, Amazon Marketing Services
(+ APIs) sont un plus
• Excellente communication orale et
écrite, sens des relations humaines

19

CONSEIL
PRÉSENTATION DE L’ACTIVITÉ

19 rue Richer
75009 Paris
talents-fr@artefact.com

CHIFFRES CLEFS

Artefact est l’agence Data élue agence innovante
de l’année 2017. Incarnant aujourd’hui l'alliance
parfaite entre les métiers et les ingénieurs,
l’agence accompagne les plus grandes marques
à inventer l’entreprise de demain s'appuyant sur
les nouvelles technologies. La société compte
aujourd’hui plus de 1000 collaborateurs à
travers le monde, dans 17 pays et repose sur
trois offres complémentaires : Conseil Data,
Expertise en marketing digital et Déploiement
de technologies (Big Data et Intelligence
Artificielle).

Création : 2014
Effectif : 250 collaborateurs
Effectif Monde : 1100 collaborateurs
Présent dans 18 pays : Allemagne, Chine,
Dubaï, Australie, Hong-Kong, Malaisie,
Singapour, Danemark, Italie, Espagne,
UK, Suisse, Finlande, Pays-Bas, Norvège,
France, Afrique du Sud, Brésil

CHIFFRES DATA
Effectif Data : 110 collaborateurs
30% consultants Data, 30% Data Scientists,
20% Data Analysts, 20% Data Engineers

TECHNOLOGIES EXPLOITÉES
• Outils de Web Analyse : Google Analytics,
Google Tag Manager, CommandersAct, Tealium
• Outils de transformation de la donnée /
Modélisation : Dataiku, Trifacta, Talend
• Outils de stockage : Base de données SQL
(mySQL, PostgreSQL, Oracle), NoSQL (MongoDB, Elasticsearch, Redis, Cassandra, Hbase...)
• Environnements : Cloud (AWS, Azure, GCP)
et On premise
• Langages de programmation : Python, R,
Java, Scala, JavaScript, SQL
• Framework de traitement : Apache Spark
(Pyspark & Scala), Storm, Beam, Airflow etc.
20

QUELQUES MOTS SUR LA CULTURE
D’ENTREPRISE
La diversité de nos métiers est directement liée
à la multiplicité de nos activités, de nos clients
et de nos partenaires.
Pour nos collaborateurs, Artefact présente
plusieurs atouts majeurs : évoluer au sein d’un
groupe multimétier et international, travailler en
pizza team, entretenir l’esprit start-up, et être
force de proposition sur des problématiques
business complexes.
LES PROBLÉMATIQUES DATA
Artefact rassemble plusieurs centaines d’experts
de la Data et offre une proposition adaptée et sur
mesure à chacun de nos clients.
Mêlant une très forte sensibilité business à des
connaissances très pointues en Data Science,
nos équipes interviennent sur de nombreuses
problématiques, tant dans la définition de
la stratégie que sa mise en application et en
production.
Parmi ces problématiques :
• Data Strategy : définition des cas d’usage, de
la gouvernance adéquate, de l’infrastructure
sous jacente ainsi que de sa diffusion, dans le
respect des normes et règles issues du RGPD.
• Data Agency : déploiement d’outils Adtech
& Martech, segmentation clients/prospects,
construction de stratégies de communication
et scénarisation des parcours clients.
• Data driven customer Experience : déploiement de chatbots ; construction de scores
d’appétence, de risque, de churn ; conception
de moteurs de recommandation.

CONSEIL
• Smart Opérations : prévision de la demande,
optimisation des infrastructures réseau,
gestion des stocks, maintenance prédictive,
détection
des
anomalies
et
fraudes,
automatisation des call centers...

PROCESSUS DE
RECRUTEMENT
Tous les entretiens sont réalisés
par les opérationnels
1. Un premier entretien technique avec
un membre de l’équipe Data tech
2. Un second entretien sous forme
d’étude de cas avec un membre de
l’équipe Data consulting
3. Un dernier tour avec le Head of Data
& Engineering

COMPÉTENCES
TECHNIQUES
DATA SCIENCE ENGINEER :
• Maîtrise de l’écosystème
technologique Big Data (Hadoop,
Spark, NoSQL…)
• Compétences de développement pour
de la production (automatisation,
exploitabilité, robustesse…)
• Connaissance des différentes
techniques d’ETL et des frameworks
associés
DATA SCIENTIST :
• Solides connaissances théoriques
en mathématiques appliquées,
statistiques et Machine Learning
• Très bonnes compétences de
programmation (R, Python)
DATA ANALYST :

PRÉVISIONS DE
RECRUTEMENT DATA
POUR 2019
Artefact est en pleine croissance et
recherche les profils suivants :
• Data Analyst : 0 à 3 ans d’expérience
• Consultant Data : minimum 2 ans
d’expérience en cabinet de conseil
• Data Science Engineer : tous niveaux
d’expérience (stage inclus)
• Data Scientist : tous niveaux
d’expérience (stage inclus)

• Maîtrise des principaux outils de Web
analyse et Tag Management System
• Compétences de programmation
appréciée (SQL, Python, JavaScript…)
• Connaissances des outils de Data
visualisation est un plus (Tableau
Software, Data Studio...)
CONSULTANT DATA STRATÉGIE :
• Maîtrise du Pack Office et/ou de la
suite Google
• Forte compétence en gestion de projet
• Connaissance des principaux
langages de programmation (Python,
SQL...)
• Connaissance d’outils Adtech et
Martech (GA, DMP...)

QUALITÉS REQUISES
• Rigueur
• Créativité
• Goût prononcé pour la résolution de
problèmes complexes
• Curiosité intellectuelle
• Force de proposition
• Esprit entrepreunarial
• Capacités de communication et de
vulgarisation

• Connaissance architecture Big Data
(Hadoop, Spark..)

Without

data

you’re

just

another person with an opinion.
W. Edwards Deming

21

MARKETING
DIGITAL

178 boulevard Haussmann
75008 Paris
rodolphe@arturin.com
https://www.welcometothejungle.co/
companies /arturinside

PRÉSENTATION DE L’ACTIVITÉ
Fondée par des entrepreneurs à succès (Viadéo,
Groupon France, Rocket Internet), Artur’In
développe un outil qui numérise et industrialise
la fonction de Community Manager afin de
permettre aux TPE/PME d’être présentes sur les
réseaux sociaux pour moins de 200€ par mois.
La start-up s’occupe pour ses clients de leur
communication sur Facebook, Twitter, LinkedIn
et Viadeo en créant du contenu engageant et
en mesurant la performance des campagnes.
Après deux ans d’existence et une levée de
fonds en jullet 2018, Artur’In comptabilise déjà
plus de 60 collaborateurs et plus de 1500 clients !

CHIFFRES CLEFS
Création : 2016
Effectif : 60 collaborateurs
+ de 1500 clients

CHIFFRES DATA
4 collaborateurs

TECHNOLOGIES EXPLOITÉES
• Python
(scikit‑learn, pandas, NumPy)
• TensorFlow, Keras

Et si elle s’adresse aujourd’hui aux agents
immobiliers, experts comptables, avocats et
assureurs et depuis peu aux opticiens, garages
automobiles et salles de sport, la jeune pousse
compte bien se développer sur tous les secteurs
d’activité et nourrit des plans de croissance
très ambitieux avec notamment une rapide
expansion à l’international.
QUELQUES MOTS SUR LA CULTURE
D’ENTREPRISE
Avec une croissance rapide, Artur'In est déjà
dotée d’une équipe solide et dynamique. Ses
superbes bureaux au coeur d’un immeuble
Haussamnien situé entre la place de l’Etoile et le
parc Monceau sont un lieu avant tout dédié au
travail en équipe, avec des ambiances propres à
chaque espace.
Mais l’environnement de travail a aussi été
pensé pour refléter leur devise : « fun at work »
avec tout ce qu’il faut pour passer des bons
moments entre collègues (une salle de pause
équipée de tous les atouts d’une start‑up :
babyfoot et console, des snacks et des boissons
à disposition).
En plus de la convivialité, transparence et
esprit d’équipe sont au coeur de leur culture
d’entreprise.

22

MARKETING
DIGITAL
Au sein de cette jeune pousse, chaque
collaborateur est hyper investi et participe à
part entière à l’aventure, chacun apportant ainsi
sa pierre à l’édifice selon ses compétences.
LES PROBLÉMATIQUES DATA
Les problématiques Data sont au cœur de
la stratégie d’Artur’In car elles déterminent
à la fois sa valeur ajoutée et ses perspectives
d’évolution. L’enjeu est d’automatiser la solution
phare – l’offre de communication à 360° ‑ en
intégrant de l’Intelligence Artificielle partout via
les technologies de Deep Learning et NLP. Les
missions sont variées : production de contenu,
extraction et classification d’articles, génération
automatique de texte, recherche d’images,
génération de vidéo… Et beaucoup d’autres
cas d’usage encore à développer ! Artur’In
compte ainsi se saisir de toutes les perspectives
offertes par la Data Science pour se donner
les moyens de ses ambitions et accélérer son
développement.

PRÉVISIONS DE
RECRUTEMENT DATA
POUR 2019
2 Data Scientists

COMPÉTENCES
TECHNIQUES
DATA SCIENTIST :
• Très bonnes compétences en Deep
Learning et NLP
• Maîtrise de Python et de ses librairies
(scikit‑learn, pandas, NumPy…)

QUALITÉS REQUISES
PROCESSUS DE
RECRUTEMENT
1. Un premier échange téléphonique
avec le Head of Data

• Esprit d’équipe
• Être hyper investi et force de
proposition
• Curiosité et capacité d’apprentissage
• Passion pour le Deep Learning

2. Un rapide test technique à réaliser
en ligne
3. Une rencontre avec le Head of Data
et la Responsable RH
4. Un entretien avec le CTO
5. Une “Artur Visit” : occasion unique
de rencontrer des collaborateurs de
toutes les équipes et de s’imprégner
de la culture Artur

Impossible n’est pas
français !

23

BANQUE /
ASSURANCE
PRÉSENTATION DE L’ACTIVITÉ
Premier assureur européen, AXA est aujourd’hui
leader dans la transformation digitale du secteur
de l’assurance en France. La stratégie ambitieuse
d’AXA offre aux Data Scientists l’opportunité de
résoudre des problématiques passionnantes, en
se confrontant à un volume et une variété de
données de plus en plus riches.

CHIFFRES CLEFS
Création : 1985
CA : 98,7 milliards d’euros en 2017
Effectif France : 39 000 collaborateurs
Effectif Monde : 165 000 collaborateurs

QUELQUES MOTS SUR LA CULTURE
D’ENTREPRISE
Pour poursuivre ce développement demain, nous
voulons donner à chacun les moyens de vivre
une vie meilleure. AXA doit continuer à toujours
mieux accompagner ses clients, notamment
face aux nouveaux risques, en les protégeant et
en les aidant à agir et entreprendre librement.
Les valeurs d'AXA nous rassemblent, elles
guident nos actes et nos décisions à l’aide de
quatre piliers : la satisfaction du client, l’intégrité,
le courage et la collaboration « One AXA » entre
chacune des entités du Groupe.
LES PROBLÉMATIQUES DATA
Pour AXA, une nouvelle source de données
ou la détection de signaux faibles jusque-là
inconnus offre un avantage compétitif clef.
Aujourd'hui, les données détenues par AXA sont
hétérogènes en format ou en contenu, parfois
lacunaires et issues de sources variées. AXA va
jusqu'à créer ses propres sources de données
avec des applications web et des systèmes de
collectes depuis les véhicules.
Un Data Scientist donne du sens et de la
valeur aux données en extrayant des réponses
à des problématiques business complexes et
en détectant de nouvelles pistes de gain. En
parallèle, il innove pour offrir une visualisation
intuitive et instructive des données.

24

BANQUE /
ASSURANCE
POURQUOI REJOINDRE AXA EN FRANCE
POUR FAIRE DE LA DATA SCIENCE ?
Dans le domaine de l'Assurance, les prochaines
révolutions viendront d'un changement de la
régulation, de nouvelles sources de données ou
de nouvelles méthodes statistiques et la Data
Science est clef pour les deux derniers points.
D'ailleurs, la Data Science fait partie d'initiatives
du top management. Rejoindre AXA en tant
que Data Scientist, c'est avoir la possibilité de
devenir un collaborateur clef de l'entreprise en
participant aux changements majeurs à venir et
en délivrant des analyses à forte valeur ajoutée.

QUALITÉS REQUISES
• Anglais courant obligatoire
• Capacité à apporter des solutions /
idées disruptives et innovantes
• Capacité d'apprentissage pour saisir
rapidement et en toute autonomie
les concepts abstraits et à monter en
compétences sur des connaissances
techniques (type programmation, ...)
• Compétences de communication orale
et écrite
• Capacité à travailler en équipe
multidisciplinaire

COMPÉTENCES
TECHNIQUES

• Forte orientation client et services
• Orientation résultats

• Solide background en mathématiques
(bac scientifique, classes
préparatoires) et connaissances
précises de la théorie des probabilités
• Excellentes connaissances en
statistiques (régressions, tests,
estimateurs etc.) et en algorithmes
de Machine Learning (apprentissage
supervisé et non supervisé)
• Excellentes connaissances en
algorithmique (complexité, graphes,
etc.)
• Bon niveau de connaissances en
programmation (C, C++ ou Java)
et une expérience concrète de la
Computer Science appliquée au
Machine Learning (Python scikitlearn, R, etc.)

Arrivé chez AXA Global Direct il
y a trois ans, j’ai pu m’intégrer facilement
grâce à l’accompagnement de mes
managers. J’évolue aujourd’hui dans un
environnement de travail dynamique où
le digital et l’état d’esprit start-up jouent
un rôle central. Je travaille en équipe sur
des solutions mathématiques stimulantes
et apprécie la place laissée aux initiatives
individuelles.

Mes

collaborateurs

et

moi avons un véritable rôle à tenir
dans la conduite du changement. Nous
cherchons à faire évoluer le business en
améliorant, notamment, les processus de
l’entreprise et l’expérience client.
Ahmed,
Data Scientist AXA Global Direct

25

CONSEIL
PRÉSENTATION DE L’ACTIVITÉ
Conscient de la valeur ajoutée des outils
analytiques dans la prise de décisions
stratégiques, le BCG, l’un des leaders du conseil
en stratégie, a lancé en 2015 BCG GAMMA, une
entité mondiale dédiée à la Data Science qui
construit et déploie des solutions algorithmiques
innovantes à fort impact business pour les
directions générales des entreprises.

24-26 rue Saint-Dominique
75007 Paris
https://talent.bcg.com/apply

CHIFFRES CLEFS BCG
Création : 1963
CA en 2015 : +5,6 milliards d’euros
Effectif : + de 14 000 collaborateurs
+ de 900 directeurs associés

BCG GAMMA apporte aux entreprises de
véritables avantages compétitifs en libérant
le potentiel des Big Data. Il conçoit et déploie
des solutions advanced analytics capables
de modifier les orientations stratégiques des
entreprises en 12 à 24 mois. Les entreprises
constatent en général le premier impact direct
quatre à six mois après le début du projet.
Les Data Scientists, les spécialistes de la
technologie et les consultants des équipes
BCG GAMMA identifient les opportunités de
transformation dans des domaines allant du
marketing à l’évaluation des risques, en passant
par le service client, la production, la gestion de
la chaîne d’approvisionnement, et la simulation
de scénarios.

+ de 90 bureaux dans 50 pays

CHIFFRES CLEFS BCG GAMMA
Création : 2015
Effectif : 550 collaborateurs
dans le Monde
Des bureaux en Amérique du Nord
et du Sud, en Europe et en Asie

TECHNOLOGIES EXPLOITÉES
• Langages : Python, R
• Technologie du Big Data : Hadoop, Hive, Spark

26

QUELQUES MOTS SUR LA CULTURE
D’ENTREPRISE
L’empreinte mondiale du BCG (plus de 90
bureaux à travers le Monde), ses nombreuses
récompenses (six années consécutives dans le
top 5 des meilleurs employeurs selon Fortune),
ses partenariats prestigieux, son impact sur
de grandes marques et son engagement pour
la diversité, en font le lieu idéal pour ceux qui
souhaitent découvrir et nourrir leurs passions, avoir
un impact sur les entreprises, les gouvernements
et les ONG les plus influents du monde. Ce que
les consultants préfèrent au BCG ? La variété des
secteurs, la grande diversité des projets ainsi
que la richesse de leur quotidien professionnel.
S’ils passent du temps au bureau à effectuer des
analyses, les consultants sont le plus souvent
sur le terrain avec les clients et leurs équipes.
Les
consultants
travaillent
en
étroite
collaboration avec les autres membres de
l'équipe projet composée de BCGers de
différentes séniorités. L’équipe est dirigée
par un partner qui oriente la mission et reste
activement impliqué jusqu'à son achèvement.
Chacun a son rôle dans l’équipe, quel que soit
son poste. La collaboration est au cœur du BCG.

CONSEIL
LES PROBLÉMATIQUES DATA
BCG GAMMA rassemble une équipe de 550
spécialistes en Data Science de haut niveau, qui
maîtrise l’ensemble des techniques d’analyse
des données : modèle prédictif, optimisation,
structuration, simulation et bien entendu toutes
les approches liées à l'Intelligence Artificielle
(analyse de texte et d'image, Machine Learning,
Deep Learning…). Pour chaque projet, les
équipes BCG GAMMA sont composées, à
la fois, d'experts scientifiques pointus dans
les techniques d'analyse de données et de
consultants spécialistes des enjeux analytics
de la fonction et du secteur concernés. La
mobilisation de cette double compétence
garantit la pertinence "business" des solutions
développées.

PROCESSUS DE
RECRUTEMENT
1. Prise de contact : entretien
téléphonique
2. 1er tour : « online coding test »

Parmi ses interventions récentes :
• Hyperpersonnalisation de la relation client
dans le secteur de la banque
• Détection de fraudeurs pour une compagnie
d'assurance
• Optimisation des dépenses marketing digitales
pour un acteur du cosmétique
• Gestion dynamique de la tarification pour un
géant de la mode
• Pilotage dynamique de la supply chain pour
un sidérurgiste
• Maintenance prédictive pour un énergéticien
• Optimisation des achats industriels pour un
constructeur automobile
• Théorie des jeux pour un acteur mondial de
l'énergie

COMPÉTENCES
TECHNIQUES
• Des compétences poussées en
mathématiques / statistiques
• Maîtriser Python ou R
• Des connaissances solides en Machine
Learning

3. 2ème tour : entretien technique avec
un opérationnel de BCG GAMMA,
suivi d’un entretien opérationnel avec
étude de cas business
4. Gamma Night : 3 tours d’entretiens
avec 3 études de cas

PRÉVISIONS DE
RECRUTEMENT DATA
POUR 2019
Pour 2019, BCG GAMMA prévoit de
continuer à recruter en continu de
nouveaux profils à tous les niveaux
d’expérience afin de répondre
efficacement aux problématiques Data
de ses clients.

QUALITÉS REQUISES
• Une aisance analytique et
rédactionnelle
• Un bon sens de l'écoute et
adaptabilité
• Une grande curiosité intellectuelle
• Un leadership notable
• Un professionnalisme orienté service
au client
• Une forte autonomie
• Une forte capacité d’investissement et
d’engagement au sein du cabinet

27

ÉDITEUR
DE LOGICIELS
LES
ENTREPRISES QUI RECRUTENT

31 rue du Pont
92200 Neuilly-sur-Seine
contact@bluedme.com

CHIFFRES CLEFS
Création : avril 2015
CA 2017 : 925 000 euros
Effectif : 16 collaborateurs

CHIFFRES DATA
Effectif technique :

PRÉSENTATION DE L’ACTIVITÉ
Blue DME a développé une plateforme SaaS
utilisant l’Intelligence Artificielle pour améliorer
les performances commerciales et marketing
des entreprises qui ont un cycle de vente
complexe et une approche multicanal, comme
dans l’automobile ou l’assurance.
Cette plateforme, nommée Smart Selling,
repose sur des technologies d’analyse prédictive
et prescriptive permettant d’anticiper les
intentions d’achat d’un prospect ou client et
d’accompagner les forces commerciales grâce à
une aide à la décision intégrée dans leurs outils du
quotidien (Customer Relationship Management,
Prospect Relationship Management, etc.) pour
vendre plus "intelligemment" : convertir les
clients prioritaires et vendre au meilleur prix
(scores d’appétence, de joignabilité, pricing, etc).
Les assistants virtuels que nous développons
actuellement proposeront aussi ce que nous
appelons des « Next Best Actions » : des
propositions d’action qui sont directement
proposées aux commerciaux par mail ou via de
nouvelles interfaces innovantes ! Le commercial
devient ainsi le "commercial augmenté".

12 collaborateurs

TECHNOLOGIES EXPLOITÉES
• Spark
• Scala
• React
• Elastic
• RabbitMQ
• Python
• Redshift
• Scikit-learn

28

QUELQUES MOTS SUR LA CULTURE
D’ENTREPRISE
Tu souhaites rejoindre une jeune start-up
dynamique aux collaborateurs enthousiastes,
offrant un cadre de travail particulièrement
agréable et épanouissant ?
L’heure est venue d’avoir une expérience au sein
de Blue DME !
Tu apprécieras notre ambiance de travail
stimulante, et nos moments de détente rythmés
par des parties de babyfoot, de tennis de table
et des discussions enrichissantes. Bien sûr,
il ne faut pas oublier les fameux « Blue Dej »,
lors desquels chacun est libre de partager
ses connaissances et savoir-faire au reste de
l’équipe autour d’un déjeuner.

ÉDITEUR
DERECRUTENT
LOGICIELS
LES ENTREPRISES QUI

LES PROBLÉMATIQUES DATA
Les Data Engineers et Data Scientists de Blue
DME conçoivent, mettent en production et
optimisent des modèles de prédiction pour des
secteurs de ventes complexes comme l’assurance,
l’automobile, et l’industrie. Il s’agit d’exploiter
des jeux de données de bases de nos clients et
partenaires. La plateforme Smart Selling permet
d’utiliser l’ensemble des connaissances extraites
de ces données dans une perspective business,
et d’optimiser significativement pour nos clients
les taux de conversion, la marge commerciale,
les coûts d’acquisition marketing et l’efficacité
dans l’analyse des comportements. Les Data
Scientists de Blue DME mènent également
des études en recherche et développement et
utilisent des outils d’automatisation de Data
Science à large échelle. Blue DME propose des
services de conseil en Data Science afin d’aider
les clients dans la réussite de leur transformation
vers l'IA-driven business.

PRÉVISIONS DE
RECRUTEMENT DATA
POUR 2019
5 Data Scientists / Mathématiciens
expérimentés & Data Engineers

COMPÉTENCES
TECHNIQUES
DATA SCIENTIST/MATHEMATICIEN :
• Python/R, Scala, SQL, Bash
• Modèles prédictifs et Machine
Learning (apprentissage supervisé et
non supervisé)
DATA ENGINEER :
• Master en Computer Science
• Expérience en traitement de données

PROCESSUS DE
RECRUTEMENT
1. Entretien téléphonique de 30
minutes, à la fois pour l’entreprise et
le candidat

• Expérience en Hadoop, Scala ou
Python est vraiment un plus
• Expérience Spark
• Compétences en mathématiques et en
Machine Learning

2. Entretien technique avec préparation
3. Rencontre avec l’équipe

QUALITÉS REQUISES
• Pratique courante du français et de
l’anglais

Et si l’Intelligence Artificielle

• Curiosité, autonomie, envie
d’apprendre

vous aidait à vendre mieux ?

29

BANQUE /
ASSURANCE

Paris - Île-de-France
recrutement.bnpparibas

CHIFFRES CLEFS

PRÉSENTATION DE L’ACTIVITÉ
Grâce à une présence mondiale et l’engagement
de ses collaborateurs, BNP Paribas ambitionne
d’être un acteur majeur d’une croissance
responsable et durable et le partenaire privilégié
de ses clients sur le long-terme. Être la banque
d’un monde qui change, c’est les accompagner
à travers les changements qu’ils vivent au
quotidien pour les aider à réaliser leurs projets.
Nos équipes relèvent ce défi chaque jour dans
de nombreux domaines d’expertise.
Il existe 300 métiers différents chez BNP
Paribas, c’est autant de possibilités de tracer
un parcours qui vous ressemble en France ou
à l’international ! En mode agile et collaboratif
le Groupe vous propose une aventure humaine
avant tout.

Création : 2000
Effectif : 198 011
Parité : 53% de femmes
et 47% d’hommes
Âge moyen : 40 ans
Une présence dans 73 pays

TECHNOLOGIES EXPLOITÉES
• NLP, Data et Text Mining pour l’IA
• Plateforme de Big Data Hadoop et Cloud
• Outils de modélisation SAS
• Langages Java, Python
• Bases de données NoSQL
• Outils d’indexation mais aussi Spark, Scala, Linux, Shell et API REST/Json

QUELQUES MOTS SUR LA CULTURE
D’ENTREPRISE
Acteur clé de la transformation numérique
et engagé depuis plus de 20 ans auprès des
étudiants, BNP Paribas offre de nouveaux
parcours en alternance sur les métiers de la
Data Science, des nouvelles technologies et du
marketing digital, un excellent moyen d’avoir
une vision globale de la diversité de nos projets
et de la technicité de nos équipes.
Chez BNP Paribas, les collaborateurs évoluent
dans un cadre professionnel épanouissant
et évolutif : imaginez avoir accès à plus de
2 500 opportunités de mobilité en interne, rien
qu’en France et la possibilité d’une carrière
internationale !
Une vaste campagne d’accompagnement et de
formation a également été lancée en interne
afin de soutenir la montée en compétences et le
déploiement des nouvelles façons de travailler
(méthodes projet, flexoffice et télétravail)
Autant de raisons qui ont permis au Groupe
de se hisser à la place de 1ère banque dans le
classement Top Companies de Linkedin en 2018.
Solidité, Expertise, Responsabilité et Good Place
to Work sont les forces sur lesquelles s’appuie
BNP Paribas au quotidien.

30

BANQUE /
ASSURANCE
LES PROBLÉMATIQUES DATA
Savez-vous que chaque année BNP Paribas
collecte autant de données que certains réseaux
sociaux ?
La gestion de la donnée a toujours fait partie
de son l’ADN. Et aujourd’hui, l’exploitation de
la donnée permet notamment à BNP Paribas
d’enrichir l’expérience client et de transformer
sa production informatique en interne. Avec
l’émergence
de
l’Intelligence
Artificielle
le Groupe a passé un cap en matière de
traitement de la donnée non structurée. Il a
par exemple développé un outil de traduction
interne reconnu pour être plus performant que
beaucoup d’autres outils proposés en ligne.

PROCESSUS DE
RECRUTEMENT
Pour postuler, rien de plus simple !
Rendez-vous sur notre site
recrutement.bnpparibas
Une fois votre profil sélectionné vous
aurez à minima 2 entretiens (chargé de
recrutement et manager opérationnel)
et des tests en ligne en fonction du
poste.

PRÉVISIONS DE
RECRUTEMENT DATA
POUR 2019
BNP Paribas recrute plus de 800
collaborateurs sur les différents métiers
liés à sa transformation numérique.
Parmi nos fonctions qui recrutent, l’IT
bien sûr, qui recherche notamment des
développeurs Java, des responsables
d’infrastructure, des architectes IT, des
spécialistes DevOps et des experts en
cybersécurité.
Les métiers de la Data sont également
bien représentés avec le Data Scientist
mais aussi le Data Miner, le Data
Strategist, l’ingénieur Big Data, l’expert
en Machine Learning ou le spécialiste
des chatbots.

Dans un monde qui change,
la transformation n’est pas que
technologique. En mode agile et
collaboratif le Groupe vous propose une
aventure humaine avant tout.

COMPÉTENCES
TECHNIQUES
DATA SCIENTIST :
• Maîtrise des principaux algorithmes
de Machine Learning : Random Forest,
Boosting, SVM, etc.
• Expérience en Deep Learning (RNN)
• Langages : Python (indispensable),
R, C++
• Git
• Plus : compétences front-end (Redux/
ReactJS) et connaissances en
Hadoop/Spark
DÉVELOPPEUR FULLSTACK :
• Connaissances techniques de back et
front end, Plateformes web, Cloud,
Blockchain, Devops, CD/CI…
• Outils/langages : Python, JS, ReactJS,
MySQL
SCRUM MASTER :
• Une solide expérience en pratiques
agiles : User stories, intégration
continue, tests, Burndown,…
DÉVELOPPEUR BIG DATA :
• Maîtrise de Java/Spark/Hadoop
Hbase/HDFS/Kafka

QUALITÉS REQUISES
•
•
•
•

Fort esprit d’analyse
Bonne capacité d’adaptation
Anglais courant
Esprit collaboratif
et faciliter à communiquer
• Créativité
• Esprit Agile

31

BANQUE /
ASSURANCE

35 rue de la Gare
75019 Paris
paris.cib.analytics.consulting.careers
@bnpparibas.com

CHIFFRES CLEFS
• CA en 2015 : 11.5 milliards d’euros
• Présent dans 57 pays
• Effectif : 30 000 collaborateurs
• 15 000 clients à travers le monde

CHIFFRES CLÉS ANALYTICS
CONSULTING TEAM
• Création de l’équipe Analytics
Consulting : 2015
• Création du Lab d’Intelligence
Artificielle : 2016
• Effectif : une soixantaine de
collaborateurs entre Paris et Lisbonne

PRÉSENTATION DE L’ACTIVITÉ
Complétement intégré au Groupe BNP Paribas,
BNP Paribas Corporate & Institutional Banking
(CIB) offre des solutions financières de premier
plan destinées à ses clients entreprises et
institutionnels. L’entité propose des solutions
sur-mesure dans les domaines des marchés de
capitaux, des services de titres, des financements,
de la gestion de trésorerie et du conseil financier.
Son expertise est particulièrement reconnue
dans les solutions de financement structuré,
les produits dérivés ainsi que la gestion et la
couverture des risques. La stratégie consistant
à se positionner comme une passerelle entre
la clientèle des entreprises et celle des clients
institutionnels permet de mettre en relation les
besoins en financement des entreprises avec les
opportunités d‘investissement que recherchent
les clients institutionnels.
ANALYTICS CONSULTING AU SEIN DE BNP
PARIBAS CORPORATE & INSTITUTIONAL
BANKING
Au sein du pôle CIB, l’équipe Analytics
Consulting team aide les diverses fonctions
et métiers à maximiser la compréhension de
leurs clients, de leurs produits et services ainsi
que de leurs opérations. L’équipe analyse ces
problématiques et les opportunités business au
travers de l’exploration de données quantitatives
et qualitatives, utilisant les méthodes et outils
Big Data et Intelligence Artificielle.
Analytics Consulting est articulé autour de trois pôles :

• Un pôle Data & Analytics adressant les besoins
primaires autour de la donnée à travers du
dashboarding interactif et de la modélisation
(portfolio reports, analyses de croissance
potentielle, détections d’opportunités, habitudes
de consommation, etc.) ;

• Un pôle Artificial Intelligence Lab. En effet,

TECHNOLOGIES EXPLOITÉES
• Python et R pour la modélisation
• React et Go pour les applications
• Tableau et D3.js pour la visualisation
• Bases de données SQL et NoSQL type
MongoDB ou encore graphe pour le stockage
de la donnée
• Git, Bitbucket, Jenkins
• Hadoop & Spark
• Cluster GPU pour le Deep Learning
• Docker, Rancher et Kubernetes
32

les approches traditionnelles du Machine
Learning n’étant pas en mesure de résoudre
les challenges posés par l’information non
structurée (texte, image, voix), Analytics
Consulting a créé un Lab d’Intelligence
Artificielle afin de développer sa propre
recherche fondamentale sur des domaines
de l’Intelligence Artificielle. La recherche se
focalise sur la construction d’algorithmes
de Traduction, d’Information Retrieval, de
Speech to Text, de Question Answering,
de construction de base de connaissances,
permettant
d’extraire
la
valeur
de
l’information non structurée à grande échelle,

BANQUE /
ASSURANCE
transversalement aux langues et domaines.

• Un pôle App Delivery dont la vocation est
d’industrialiser ces outils d’IA sous la forme
d’APIs et d’applications web afin de les rendre
disponibles à CIB et au reste du groupe BNP
Paribas.
Ainsi, nos systèmes ont des usages très
nombreux à travers toute la banque, sous la
forme d’API et de services web.

PROCESSUS DE
RECRUTEMENT
1. Des tests techniques à réaliser
dans les locaux de BNP Paribas CIB
2. Un ou plusieurs entretiens
opérationnels avec des membres
de l’équipe
3. Un entretien RH

PRÉVISIONS DE
RECRUTEMENT DATA
POUR 2019
L’équipe Analytics Consulting prévoit
d’augmenter ses effectifs en 2019 en
recrutant 15 Data Scientists et renforcer
son équipe Application Delivery.
Nous proposons également différentes
offres de stage, à destination d’élèves
en école d’ingénieurs ou équivalent,
en Data Science, Machine Learning,
développement Go, UX et front-end.
POUR POSTULER :
paris.cib.analytics.consulting.careers
@bnpparibas.com

QUALITÉS REQUISES
•
•
•
•
•
•

Dynamisme et persévérance
Forte orientation business et résultat
Très grande autonomie
Excellente communication
Capacité d’analyse
Rigueur et précision

COMPÉTENCES
TECHNIQUES
DATA SCIENTIST :
• Connaissances profondes et larges dans
le domaine du Machine Learning, avec
un focus sur le NLP et le Deep Learning
• Expérience en Python, NLTK,
Tensorflow, Git, Gitlab CI ou Jenkins,
Docker
• Exposition à des environnements de
type Hadoop
• Exposition à des connaissances d'outils
de visualisation (Tableau, D3.js etc.)
• Aisance avec les bases de données et
outils associés
DÉVELOPPEUR :
• Expérience avec Go
• Connaissances basiques des API
web, API RESTful, y compris le
management du cycle de vie des API
• Bonne compréhension des outils
d’intégration continue (pref. Jenkins)
• Connaissances basiques en outils de
management de configuration (pref.
Ansible ou équivalent)
• Compréhension des techniques de
conteneurisation (Docker, Dockercompose). L’orchestration de
conteneurs est aussi un plus (Rancher,
Kubernetes, Swarm)
• Expérience dans l’implémentation de
tests unitaires automatisés
• Bonne compréhension de la méthode
Agile
DÉVELOPPEUR FRONT-END /
DESIGNER UX :
• Nécessaires :

- Compétence professionnelle en UX /
ergonomie / développement front end
- Maîtrise de la suite Adobe Design
(Photoshop, Illustrator)
- Maîtrise de CSS, HTML et JavaScript
- Expérience des API web, API RESTful
- Vous êtes en mesure de travailler en
anglais couramment

• Une solide expérience avec React est
un plus
• Est également un plus toute
expérience avec D3.js, Chart.js, DC.js,
Leaflet etc.

"Analytics

Consulting,

from

Data to knowledge."
33

SANTÉ

136 rue Saint-Denis
75002 Paris
http://jobs.cardiologs.com/cardiologs

PRÉSENTATION DE L’ACTIVITÉ
Cardiologs commercialise un service d'analyse
des électrocardiogrammes (ECG) disponible
en cloud (SaaS), développé à partir d'une
Intelligence Artificielle de niveau médical,
afin de permettre un dépistage de maladies
cardiovasculaires à grande échelle.

CHIFFRES CLEFS

En tirant parti d'une technologie d'apprentissage
machine de pointe et d'une base de données
propriétaire de 600 000 ECG, nous développons
et commercialisons une plate-forme en cloud
pour résoudre les analyses ECG.

Création : 2014
Effectif : 20

CHIFFRES DATA
Effectif Data : ~10

TECHNOLOGIES EXPLOITÉES
• TensorFlow / Keras
• PostgreSQL
• Docker / Kubernetes
• Web services (AWS, GCP, Azure)

34

Cardiologs a été la première société à recevoir
l'homologation de dispositif médical pour une
solution développée à partir de Deep Learning.
QUELQUES MOTS SUR LA CULTURE
D’ENTREPRISE
La culture chez Cardiologs s'articule autour des
valeurs de passion, d'excellence, d'esprit d'équipe et
d'autonomie.
LES PROBLÉMATIQUES DATA
Cardiologs dispose d'une base de données de
plus de plus de 600 000 ECG, représentant
plus d'un siècle d'enregistrements. Faire sens
de ces données, et developper une Intelligence
Artificielle aussi précise et fiable qu'un expert
humain est un véritable défi !

SANTÉ

PROCESSUS DE
RECRUTEMENT

COMPÉTENCES
TECHNIQUES

1. Entretien téléphonique : prise
de contact

DATA SCIENTIST :

2. Entretien technique : projets réalisés,
technologies, code, maths...
3. Entretien performance : méthode de
travail
4. Entretien culture : valeurs du candidat

• Expérience en analyse et traitement
de données
• Expérience en Python
• Expérience en Deep Learning
• Bonus: expérience en TensorFlow /
Keras / Caffe / Torch
DÉVELOPPEUR PYTHON :

PRÉVISIONS DE
RECRUTEMENT DATA
POUR 2019
• 2 Data Scientists
• 2 développeurs Python

• Connaissance approfondie des
structures de données
• Expérience en Python
• Développement piloté par les tests

QUALITÉS REQUISES
• Autonomie
• Engagement
• Créativité

Rendre le diagnostic médical
de demain efficace et accessible
à tous.

35

WEB
E-COMMERCE

120-126 quai de Bacalan
33300 Bordeaux
emilie.liottier@cdiscount.com

1

à l’étranger.

15 millions de pages visitées par jour

QUELQUES MOTS SUR LA CULTURE
D’ENTREPRISE
Créée il y a 20 ans, Cdiscount reste une
société jeune et dynamique qui évolue dans
un environnement challengeant et réactif. Si
nous avons su garder notre esprit start-up nous
sommes aujourd'hui une grande entreprise de
1800 salariés et réalisons 3,4 milliards de VA.
On y aime les poussées d’adrénaline ! Cdiscount
offre ainsi à ses collaborateurs des espaces
de travail en mode start-up avec des locaux
modernes, des open spaces, des espaces de
détente conviviaux, un réfectoire coloré… ; un
type de structure qui permet des échanges
fluides entre les collaborateurs et raccourcit
les circuits de décisions, les rendant ainsi plus
réactifs. Chacun est encouragé à être force de
proposition pour relever les défis quotidiens.
Le partage et transfert de compétences est
d’ailleurs vivement encouragé. Pour s'épanouir
chez Cdiscount, il ne faut pas avoir peur du

40 millions de produits en catalogue

changement !

CHIFFRES CLEFS
Création : 1998
VA en 2017 : + de 2,1 milliards d'euros ;
3,4 milliards avec la market place
Effectif : + de 1800 collaborateurs
19 millions de visiteurs uniques par mois
8,6 millions de clients actifs

CHIFFRES DATA
Effectif Data : 42 collaborateurs
dont 27 Data Scientists

100 To de données

TECHNOLOGIES EXPLOITÉES
• Langages scientifiques : Python
• Technologies base de données/Big Data :
Hadoop, Hive, MongoDB, Spark, Neo4j
• Outils de web analytics : Adobe Analytics,
Google Analytics
• Outils de visualisation de données : QlikView,
Tableau, Dash, PowerBI

36

PRÉSENTATION DE L’ACTIVITÉ
Leader du e-Commerce en France, Cdiscount
fait partie du Groupe Casino, l’un des principaux
groupes de distribution en France et dans le
monde. Le site a enregistré plus de 8,6 millions
de clients en 2017 et a réalisé un volume
d’affaires TTC de 3,4 milliards d’euros en 2017
(incluant la Marketplace). Lancée en 2011, sa
Marketplace connait une croissance rapide,
avec des millions d’offres proposées par plus de
10 000 commerçants partenaires, en France et

LES PROBLÉMATIQUES DATA
Avec un environnement Big Data qui se chiffre
en dizaines de téraoctets (2 millions de visites
et 15 millions d’interactions par jour, 35 millions
de produits en catalogue), Cdiscount a investi
très tôt dans la Data Science placée au cœur de
la stratégie marketing du groupe.
Les Data Scientists améliorent continuellement
le moteur de recherche et de recommandation
via des techniques pointues de Machine
Learning, Deep Learning, Temps Réel, etc., afin
de maximiser le taux de conversion client.
Les équipes Data Science travaillent sur des
problématiques Data extrêmement variées :
• Pertinence du moteur de recherche
• Systèmes de recommandation
• Temps réel
• Contrôle algorithmique de la qualité des
données de produit

WEB
E-COMMERCE
•
•
•
•
•

Optimisation de l’acquisition payante
Optimisation du référencement naturel
Dataviz
Prédiction des ventes
Scoring de crédit

Composée d’une vingtaine de Data Scientists,
l’équipe Data Science rassemble des experts
très qualifiés et intègre des profils à haut
potentiel pour les faire monter en compétences.
Cdiscount lance également sa Data Factory
pour, au-delà du service marketing, diffuser
une stratégie Data driven auprès des autres
départements de l’entreprise. Véritable équipe
multidisciplinaire, la Data Factory détecte et
traite les problématiques Data des métiers
pour améliorer les performances des processus
et mettre en place une méthodologie agile,
allant du POC à la mise en production et à la
maintenance de solutions Data innovantes.
En 2018, Cdiscount a lancé, en partenariat avec
le cabinet Keyrus, le premier Data Graduate
Program : cinq personnes ont été formées
pendant 3 mois de manière intensive sur
les dernières technologies. A l’issue de leur
formation, elles ont été certifiées et ont intégré
nos équipes en tant que Data Scientists.

COMPÉTENCES
TECHNIQUES
DATA SCIENTIST :
• Solides connaissances
mathématiques/statistiques
• Langage de haut niveau (Python)
• Technologies de base de données
(SQL, Hadoop, MongoDB)
CHEF DE PROJET DATA :
• Savoir-faire confirmé dans la gestion
de projets Data
• Une expérience dans le consulting est
requise

QUALITÉS REQUISES
• Appétence pour la Data Science :
les projets personnels développés en
Data Science sont un vrai plus
• Curiosité intellectuelle
• Bon relationnel

PROCESSUS DE
RECRUTEMENT
1. Une étude de cas afin de vérifier la
profondeur théorique du candidat en
mathématiques / statistiques
2. Une rencontre à Bordeaux avec les
opérationnels et les RH sur une demijournée

PRÉVISIONS DE
RECRUTEMENT DATA
POUR 2019
Pour 2019, Cdiscount prévoit de continuer
à recruter activement des nouveaux Data
Scientists et des chefs de projet Data
afin de répondre aux perspectives Data
Science ambitieuses qui se profilent.

• Sensibilité aux enjeux business

L’équipe de Data Scientists est
jeune, passionnée et en pleine expansion.
Elle tire sa richesse de profils venus
d’horizons divers, parfois très éloignés
du e-commerce. Elle est garante de
l’avance innovatrice sur les concurrents,
tisse des liens avec le monde académique
et exerce une veille active sur l’état de
l’art des modèles mathématiques et des
nouvelles technologies.
Nathalie Estrada,
DRH

37

WEB
E-COMMERCE

4 place du 8 mai 1945
92300 Levallois-Perret
recrutement@chauffeur-prive.com

1
CHIFFRES CLEFS
Création : 2012
Effectif : 200 personnes
Clients : 1,5 million de clients
Chauffeurs partenaires : 18 000
Moyenne d’âge : 29 ans

CHIFFRES DATA
Effectif Data : 15
Microservices Data lancés
entre janvier et août 2018 : 8
Mentoring SQL à des non Data en 2018 : 8
Data lake en construction : 1
Plante par personne : 1,8

PRÉSENTATION DE L’ACTIVITÉ
Chauffeur Privé a été lancé en mars 2012
par Yan, Othmane et Omar, trois ingénieurs
ambitieux qui avaient une idée en tête : proposer
une alternative novatrice et made in France au
transport de personnes et aux Taxis.
Nous sommes devenus en quelques années
un acteur incontournable du VTC français,
présent à Paris, Lyon et sur la Côte d'Azur.
Notre application permet à plus d'1,5 million
de clients de trouver un chauffeur en quelques
clics et compte une flotte de 18000 chauffeurs
partenaires.
Chauffeur Privé se positionne parmi les 45
start-up françaises de services et e-commerce
les mieux valorisées en 2017. Notre récent
partenariat avec le groupe Daimler nous permet
d'aller encore plus loin avec un lancement dans
plusieurs villes européennes prévu en 2018.
QUELQUES MOTS SUR LA CULTURE
D’ENTREPRISE
Chauffeur Privé c'est 200 collaborateurs qui
considèrent que l'esprit start-up ne se résume
pas à une partie de ping-pong. Ce qui nous
anime ? Évoluer dans un contexte challengeant
et savoir que notre job a un impact sur un sujet
universel : la mobilité urbaine.
Nous avons une culture très dynamique,
nous mettons en avant la capacité à délivrer
rapidement de la valeur. Des études présentées
au comité de direction dans la journée ont
parfois un impact sur la production avant
l’afterwork.
Nous recherchons de nombreux talents pour
atteindre notre ambition : devenir le leader
européen de la mobilité urbaine. Si vous pensez
comme nous qu'il n'y a pas de raison pour qu'un
américain prenne cette place… Rejoignez-nous !

TECHNOLOGIES EXPLOITÉES
• Data Viz : Tableau
• Database : PostgreSQL
• Data lake : GCP, Airflow...
• Développement informatique :
Python, Spark, SQL…
• Machine Learning : Python

38

WEB
E-COMMERCE
LES PROBLÉMATIQUES DATA
Nos problématiques sont, modestement, les
mêmes que celles de la NASA !
Nous avons notre Houston avec notre centre
de contrôle : nos Data Analysts monitorent des
métriques pour piloter nos activités (nombre
de rides, de users, taux de conversion…) afin
de suivre nos objectifs et mesurer l’impact de
nos actions. Ce centre de haute volée délivre
aussi des outils pour faciliter le travail de nos
collègues côté métier.
Nous construisons également nos propres
satellites : nos Data Scientists mettent en
production des fonctionnalités basées sur nos
données via des algorithmes et/ou du Machine
Learning (détection de la fraude, optimisation
de nos algorithmes de matching chauffeur/
utilisateur…).
Pour mettre ces satellites en orbite, il nous faut le
pas de tir et les fusées associées. C’est le rôle de
nos Data Engineers : ils migrent en ce momentmême notre data warehouse vers un data lake
construit de zéro afin d’avoir des moyens à la
hauteur de nos ambitions (les mêmes que celles
de la NASA).
Nos astronautes de la Data comprennent toutes
les lois physiques de notre environnement : pas
de mécanique des fluides ni de thermo ici, il s’agit
de comprendre et décrire les comportements de
nos utilisateurs. Qu’est-ce qui explique qu’une
course sera assurée alors qu’une autre sera
annulée ? Qu’est-ce qui motive un chauffeur à
se connecter à une heure plutôt qu’à une autre ?

PRÉVISIONS DE
RECRUTEMENT DATA
POUR 2019
• Data Analyst : 2 - 3
• Data Scientist : 2 - 3
• Data Engineer : 2 - 3

COMPÉTENCES
TECHNIQUES
DATA SCIENTIST :
• Algorithmique / Machine Learning
• Maîtrise de Python et de la
programmation en général
• Expérience avec le calcul distribué
DATA ANALYST :
• Approche analytique
• Capacité à vulgariser
• PostgreSQL
DATA ENGINEER :
• Maîtrise de la programmation
(Python…)
• Maîtrise de la stack Big Data
(ordonnanceur, stockage,
processing…)
• Nettoyage des données

PROCESSUS DE
RECRUTEMENT
1. Un échange téléphonique avec un
Recruteur
2. Un test technique à la maison à faire
sous 1 semaine avec réponse sous 3
jours de l’équipe
3. Des entretiens (idéalement tous
le même jour) avec : votre futur
manager, un recruteur, un membre de
l’équipe Data et le CTO
4. Une offre sous 24 heures après les
entretiens

QUALITÉS REQUISES
Vous avez forcément des qualités
qui nous intéressent, on cherche
avant tout un bon équilibre entre des
compétences humaines et techniques !

At Chauffeur Privé we are fast
and fearless ;)

39

CONSEIL

19-21 rue Poissonnière
75002 Paris
recrutement@claravista.fr

1
CHIFFRES CLEFS
Création : 2002
Effectif : 50 personnes
+ de 50 clients servis
dans les 3 dernières années
3 Bureaux :
Paris 2ème, New-York, Singapour

PRÉSENTATION DE L’ACTIVITÉ
Créée en 2002 par un ancien de l’école
Polytechnique et du cabinet McKinsey, ClaraVista
est un cabinet de conseil en stratégie marketing
et CRM pionnier dans l’utilisation des data pour
transformer la performance des marques. Notre
mission est d’intégrer les approches analytiques
et de Machine Learning les plus pointues à des
recommandations business pragmatiques et
créatrices de valeur.
En parallèle de nos projets clients, nous avons
aussi développé depuis 2012 une plateforme
d’Intelligence Artificielle en mode SaaS, avec
des frameworks Big Data, permettant à nos
clients de personnaliser l’ensemble de leurs
actions marketing.
ClaraVista
comprend
aujourd’hui
une
cinquantaine de personnes avec des profils
variés, travaillant en équipe, issues des grandes
écoles de commerce et d’ingénieurs ou de
cursus plus spécialisés dans la Data Science ou
le développement. En plus du bureau de Paris,
le bureau de New York a ouvert en 2016 et celui
de Singapour en 2017.
Nous intervenons dans de nombreux secteurs
tels que le luxe, la distribution spécialisée
(retail), les télécoms/médias, ou encore la
banque/assurance.

CHIFFRES DATA
Effectif Data : 20 personnes

TECHNOLOGIES EXPLOITÉES
• Framework de Machine Learning :
Spark, TensorFlow
• Outils/librairies d’analyse de données :
SAS, Python/pandas, R
• Langages de programmation : Python, Scala
• Infrastructure : Cloud Amazon, Cloud Google
• Stockage des données : bases PostgreSQL,
Amazon S3, Elasticsearch, Hadoop

40

QUELQUES MOTS SUR LA CULTURE
D’ENTREPRISE
L’ADN de ClaraVista est de combiner recherche
de l’excellence et bienveillance, en interne et
avec ses clients. C’est ce qui permet à chaque
collaborateur de s’épanouir et « grandir » au
sein de l’équipe, mais aussi de construire avec
les clients des relations à long terme.
Le travail dans nos locaux, au sein d’équipes
rassemblant des profils très variés est une
source précieuse d’enrichissement. Chaque
personne chez ClaraVista bénéficie à la fois du
coaching de ses pairs plus expérimentés et des
connaissances complémentaires des personnes
d’autres profils.
Situé au cœur du « Silicon Sentier », ClaraVista
allie une culture « start-up » et un esprit de
famille avec par exemple des petits déjeuners
en commun, afterworks ou voyages de team
building.

CONSEIL
LES PROBLÉMATIQUES DATA
Les problématiques Data au sein de ClaraVista
sont très variées, elles traduisent la richesse de
notre proposition de valeur et de la diversité
des secteurs d’intervention. Nous combinons,
en fonction du besoin, des approches pointues
issues des dernières trouvailles en IA et des
approches traditionnelles éprouvées. Quatre
grands groupes de problématiques nous
concernent :
• La modélisation Data : modèle d’affinité à
des lignes de produits, modèles de churn,
de
Lifetime
Values,
recommandations
personnalisées de produits ou de contenus,
détection de fraudes, optimisation prédictive
de revenus, des prix, de la promotion ;
• L’analyse Data : segmentation, clustering de
clients et de produits, analyse d’upsell, de
cross-sell, sensibilité aux prix, à la promotion,
analyse de potentiel de recrutement et de
fidélisation de lignes de produit, analyse du
ROI des actions marketing ;
• Le développement de notre plateforme SaaS
de Machine Learning en Python et Scala à
l’aide des framework Spark et Hadoop
• Le Data Engineering : constitution de bases
de données permettant une vision 360 des
clients, mise en place de flux automatiques
batch ou temps réel, dédoublonnage.

PROCESSUS DE
RECRUTEMENT
Le candidat rencontre des personnes
opérationnelles de ClaraVista de profils
différents au cours de trois entretiens
d’une heure environ :
1. Entretien de présentation de la
société, qualification des attentes et
des compétences
2. Entretien de personnalité et test de
compétences

PRÉVISIONS DE
RECRUTEMENT DATA
POUR 2019
Pour 2019, nous envisageons d’accélérer
notre développement et de recruter
7 Data Scientists, 5 à 10 développeurs
Machine Learning et 2 Data Engineers

COMPÉTENCES
TECHNIQUES
DATA SCIENTISTS :
• Très bonnes connaissances des
mathématiques de la statistique et des
algorithmes d’IA
• Bonnes notions des environnements
Big Data, Spark, Hadoop…
• Connaissance d’outils / environnement
de Data Analyse : SAS, Python/pandas, R
DÉVELOPPEURS MACHINE LEARNING :
• Maîtrise des environnements Big Data,
Spark, Hadoop…
• Bonne culture du développement,
maîtrise des langages de
développement Python ou Scala
ou Java
• Très bonnes connaissances des
mathématiques et des algorithmes d’IA
DATA ENGINEERS :
• Connaissance d’ETL (Talend…) ou de
framework de data pipelines (AirFlow,
Luigi)
• Maîtrise de bases données SQL et NoSQL
• Bonnes notions des environnements
Big Data : Spark, Hadoop

3. Entretien de personnalité

QUALITÉS REQUISES
Pour se lever le matin et aller
travailler avec plaisir, il faut à la fois aimer
ce que l’on fait et aimer avec qui
on le fait.

• Agilité, curiosité, goût pour
l’innovation
• Rigueur
• Implication, envie
• Esprit d’équipe
41

CONSEIL

15 place de la Nation
75011 Paris
https://converteo.welcomekit.co

1
CHIFFRES CLEFS
Création : 2007
Effectif : 100 collaborateurs
Moyenne d’âge : 29 ans

CHIFFRES DATA
Equipe « Data & Analytics » :
une trentaine d’experts analytics
et une dizaine de Data Scientists /
Engineering

TECHNOLOGIES EXPLOITÉES
• Outils de web analyse et de tag management
(Google Analytics, Adobe Analytics, Google Tag
Manager, Tag Commander, etc.)
• Python, R
• JQuery
• GCP, AWS,...

42

PRÉSENTATION DE L’ACTIVITÉ
Converteo est un cabinet de conseil spécialiste
du Digital et de la Data. Notre équipe de 100
consultants aide ses clients à évoluer avec agilité
dans l’ère du marketing digitalisé et Data-driven.
Travaillant sur des missions d’accompagnement
ponctuelles ou continues, Converteo assiste ses
clients dans l'optimisation des parcours client,
de la performance média/CRM et des offres de
produits et services, grâce à son expertise en Big
Data et Data Science.
Converteo intervient sur l’ensemble de la chaîne
de valeur de la Data, de la collecte à l’activation
en passant par la modélisation. Le cabinet
a développé une connaissance pointue des
solutions technologiques du marché visant
à améliorer la performance marketing : Data
management platforms, data lakes, analytics,
testing, e-merchandising, attribution…
L’entreprise se positionne en tant que bras droit
de ses clients sur des projets Data à la confluence
entre le métier et la technologie, et intervient pour
des Grands Comptes et ETI.
QUELQUES MOTS SUR LA CULTURE
D’ENTREPRISE
Converteo c’est :
• +70% de croissance par an, des multitudes
de projets à la pointe sur la Data marketing
garantissant un challenge continu…
• + de 100 collaborateurs aujourd’hui
• 60 recrutements en 2018
• la garantie de vivre une expérience collaborateur
unique : 4,64 / 5 à l’enquête Happy at Work cette
année et 4,7 / 5 sur Glassdoor
• un cadre de travail flexible et bienveillant
• une équipe soudée et passionnée
• une politique RH et managériale innovante : @alan
@welcometothejungle @jobteaser @easyrecrue
@talentoday @elevo @payfit @lunchr sont nos
partenaires !
• la garantie de ne jamais cesser d’apprendre : une
politique de formation unique offrant plus de
12 jours de formation par collaborateur chaque
année
• de la cohésion : des séminaires, soirées mensuelles,
afterworks…
• des centaines de matchs de ping-pong, Fifa and
co
Converteo a développé un modèle d’entreprise
« people centric » prônant la polyvalence des
consultants sur son éventail d’expertises, la qualité
de vie au travail et des valeurs humaines &
authentiques ! Evidemment, chez Converteo nous
travaillons avec sérieux mais dans une ambiance
chaleureuse et bienveillante. L’entraide et la
collaboration sont les piliers de notre fonctionnement
pour nous dépasser et avoir plaisir à nous retrouver
ensemble face à de nouveaux défis.

CONSEIL
LES PROBLÉMATIQUES DATA
La Data est partout mais rares sont les entreprises
qui la collectent, la traitent et l’exploitent
intelligemment. Née de l’idée même de faire
de la Data un levier de performance business,
Converteo conseille depuis toujours ses clients
dans une logique Data-driven, grâce à ses
consultants experts en marketing digital, Dataquality management, Business Intelligence, Web
analytics, Data Science & Big Data, Adtech, Data
Privacy.
Les principaux domaines d’expertise de Converteo
sont : la prise en charge de projets webmarketing,
la gestion de projets de transformation ou
d’amélioration de dispositifs digitaux, les
missions d’implémentation de plans de taggage,
la réalisation de leur intégration analytics et de
leur recettage, la Data Science et les analyses
prédictives, les projets data gouvernance / data
privacy, conseil media (Adtech / programmatique
notamment).

COMPÉTENCES
TECHNIQUES
LES CONSULTANTS DIGITAL ET DATA :
• Profils analytiques issus d’écoles de
commerce ou d’écoles d’ingénieurs
avec au moins une première
expérience marketing et/ou digital
LES CONSULTANTS EN DATA SCIENCE /
DATA ENGINEERING :
• Profils issus d’écoles d’ingénieurs
ou de cursus en Data Science /
mathématiques appliquées
• Très bonnes connaissances en
mathématiques / statistiques
• Maîtrise d’un langage de
programmation statistique (R, Matlab
ou SAS) et de Python
LES CONSULTANTS WEB ANALYTICS :

PROCESSUS DE
RECRUTEMENT
1. Un premier entretien de motivation
avec un membre de l'équipe
recrutement et un manager
2. Une seconde rencontre comprenant :
• La préparation d'une étude de cas (1h)
• 1h30 d’échange (45 minutes avec 2
managers et 45 minutes avec les 2
co-fondateurs du cabinet)
Cette séance a pour objectif de vérifier
les connaissances du candidat dans
le domaine du marketing digital,
ses capacités d’argumentation et de
synthèse.

• Profils issus d’école d’ingénieurs avec
une spécialité IT
• Connaissances web : JavaScript, HTML, ...
LES CONSULTANTS ADTECH /
EXPERTISE MÉDIA :
• Profils issus d’école de commerce
avec une première expérience en
agence sur des campagnes média
• Connaissance approfondie des outils
ad-tech et programmatique

QUALITÉS REQUISES
• Passionné(e) par les enjeux du
digital et de la Data
• Rigueur
• Autonomie et sens de la responsabilité

PRÉVISIONS DE
RECRUTEMENT DATA
POUR 2019
• Consultants Digital et Data : 22 profils
• Consultants en Data Science et/ou Data
Engineering : 8 profils
• Consultants Web Analytics : 22 profils
• Consultants ad-tech / expertise média :
8 profils

• Orientation client
• Esprit d’équipe, appréciant les structures
à taille humaine

Le plus du management chez
Converteo : un encadrement clair qui
favorise l’autonomie et la prise d’initiative.
Lilia Smati, Consultante senior chez
Converteo depuis 2015
43

BANQUE /
ASSURANCE

86-90 rue Saint-Lazare
75009 Paris
http://www.covea.eu/

CHIFFRES CLEFS
Création : 2003
En 2017 : 16,3 milliards d’euros de
primes acquises dont 1,7 milliard
d’euros à l’international (GrandeBretagne, Etats-Unis, Italie,
Luxembourg, …)
Effectif : près de 26 000
collaborateurs dont plus
de 21 000 en France
11,5 millions de sociétaires et clients

CHIFFRES DATA
Communauté Analytics de Covéa :
400 collaborateurs

TECHNOLOGIES EXPLOITÉES
• Data Science : Python, R, SAS, Spark, H20
• Data Visualisation : Tableau, SAS VA,
Cognos Analytics, Superset, D3.js
• Data Engineering : Hive, Impala, Spark,
Python, Informatica, Java, OWL…
• Data Digital : DMP Weborama, Google 360,
AB Tasty, TMS…
• Data Governance : Data Galaxy
• Stack Big Data : Cloudera
44

PRÉSENTATION DE L’ACTIVITÉ
Puissant Assureur mutualiste, le groupe Covéa est
présent dans toutes les sphères de l'assurance,
en France et à l'International, au travers de ses
trois marques :
• MAAF, l’assureur des particuliers et des
professionnels ;
• MMA, fer de lance du groupe sur le marché des
professionnels et des entreprises ;
• GMF, l’assureur de référence des agents du
service public.
Le groupe Covéa est également présent de part
et d’autre de l’Atlantique. Outre un complément
de primes acquises significatif, ses filiales le
placent en position d’observateur privilégié sur
des marchés parfois très différents de la France.
QUELQUES MOTS SUR LA CULTURE
D’ENTREPRISE
Pour votre avenir, vous avez plutôt envie de…
Passion ou Raison ?
Présent ou Avenir ?
Individuel ou Collectif ?
Expérience ou Innovation ?
Bienveillance ou Performance ?
Et pourquoi pas les deux ?
Choisir Covéa, c’est rejoindre un groupe qui
sait évoluer au présent en anticipant le futur,
allier engagement personnel et esprit d’équipe,
conjuguer savoir-faire et créativité, marier bienêtre et ambition.
LES PROBLÉMATIQUES DATA
Covéa investit dans la Data avec pour ambition
de devenir une entreprise Data-driven. Le Big
Data, la Data Governance et la Data Science
permettent de stocker, structurer et exploiter les
données pour en tirer un maximum de valeur.
Les avancées dans le domaine permettent une
meilleure connaissance des risques et des clients
ainsi qu’une efficacité opérationnelle accrue. De
nombreux projets industriels et expérimentations
sont en cours.

BANQUE /
ASSURANCE
POURQUOI REJOINDRE COVÉA POUR FAIRE
DE LA DATA SCIENCE ?
La stratégie du groupe Covéa se concrétise
depuis plusieurs années par des investissements
et des réussites notables. Les infrastructures
et outils Big Data sont matures, permettant à
la fois des usages ambitieux et de véritables
innovations. De nombreuses expérimentations
en Data Science sont menées en interne grâce à
la formidable énergie de l’ensemble des métiers
de la Data. La montée en compétences est un
enjeu phare avec des formations, Club, Data Class
et même un concours interne "Data Challenge".
Les partenariats externes aussi permettent de
progresser, par exemple avec la plate-forme
d’entraînement Datascientest ou la chaire de
recherche Actinfo.

COMPÉTENCES
TECHNIQUES

PROCESSUS DE
RECRUTEMENT
1. Analyse des candidatures et première
prise de contact afin d'échanger sur
l'opportunité de poste et sur les prérequis
2. Entretien avec un recruteur spécialisé
dans le domaine
3. Entretien avec le manager opérationnel
4. Bienvenue chez Covéa pour construire
ensemble les solutions Data de
demain !

Depuis

toujours

l’assurance

s’adapte à des risques qui évoluent.
Voilà déjà plusieurs années que nous

• Compétences en études
mathématiques, statistiques et Data
Mining
• Maîtrise d'un ou plusieurs langages
informatiques (Python, R, Java...)
• Solides connaissances des
environnements technologiques du
Big Data et technologies Big Data

mobilisons nos équipes pour exploiter
l’immense champ des possibles que
procure le Big Data, afin d’améliorer
notre connaissance de nos sociétaires
et clients, de leur besoins et de leurs
risques.
Thierry Derez,
Président-Directeur Général de Covéa

QUALITÉS REQUISES
• Capacité à coopérer et esprit d'équipe
• Fort intérêt pour les nouvelles
technologies, force de proposition
• Agilité, capacité d'adaptation
• Sens du service client
• Capacité d’analyse, de synthèse et de
communication

45

WEB
E-COMMERCE

140 boulevard Malesherbes
75017 Paris
anais.audurau@dailymotion.com

1
CHIFFRES CLEFS
Dailymotion, one of the leading
video destination platform
in the world
4 milliards de vidéos vues par mois
300 millions de visiteurs uniques
par mois
Des bureaux sur les 5 continents

CHIFFRES DATA
Effectif Data : 25
Nombre d'évènements traités
par jour en streaming : 5 milliards
Volume de données du Datalake :
Peta-octets
Nombre de tâches ETL par jour :
plus de 1000

TECHNOLOGIES EXPLOITÉES
Python, Java, Go, Airflow, SQL, Google Cloud
Platform (BigQuery, Cloud ML, TensorFlow, Cloud
Storage, PubSub, Beam, Dataflow, Kubernetes),
Git, Docker, JSON, Bash, Exasol, Tableau, Datadog

46

PRÉSENTATION DE L’ACTIVITÉ
Dailymotion est l'une des principales platesformes vidéo au monde et attire 300 millions
d'utilisateurs uniques par mois. En favorisant une
offre premium issue des producteurs leaders dans
le monde, dailymotion veut devenir la plate-forme
de référence où trouver les meilleures vidéos sur
tous les sujets du moment : news, sport, musique
et divertissement. Avec un site et une application
en amélioration constante et des services de
monétisation innovants pour attirer les meilleurs
partenaires sur le marché, dailymotion réinvente
la vidéo au quotidien. Dailymotion est détenu par
Vivendi, groupe mondial intégré dans les médias
et les contenus.
QUELQUES MOTS SUR LA CULTURE
D’ENTREPRISE
Chez dailymotion, l'action est au cœur de nos valeurs.
La meilleure manière de réaliser quelque chose,
c'est de se lancer, sans avoir peur du résultat. Nous
encourageons donc tous nos employés à prendre
des initiatives, à se montrer innovants, à repousser
leurs limites au quotidien. La confiance est l'un de
nos principes d'action les plus forts. Nous pensons
qu'elle crée un environnement de travail stimulant
et inspirant. Nous encourageons nos employés à
partager leurs idées, leurs connaissances, à oser
poser les bonnes questions, même les plus délicates.
La confiance oriente aussi tous les employés dans
une même direction. Nous voulons que tous nos
employés se sentent valorisés sur leur lieu de travail.
L'esprit de communauté est essentiel et l'attention
que nous portons aux autres permet de créer de
l'empathie et d'écrire une histoire qui résistera à
l'épreuve du temps. Nous valorisons les qualités et
l'engagement de toute notre équipe, bien au-delà de
leur performance. D'après nous, garantir le succès
d'une entreprise, c'est challenger nos convictions,
nous aider les uns les autres, avancer ensemble.

WEB
E-COMMERCE
LES PROBLÉMATIQUES DATA
Rejoindre notre équipe Data, c’est avoir un
impact sur toute l'activité de dailymotion dans
un environnement à forte technicité et à grande
échelle.

PRÉVISIONS DE
RECRUTEMENT DATA
POUR 2019

L’équipe est composée de Data Engineers,
Data Scientists et de Data Analysts qui créent
ensemble des produits alimentant toutes les
équipes en APIs, dashboards, flux de données,
tables et fichiers.

Dailymotion prévoit de recruter tout au
long de l’année des Data Engineers, des
Data Scientists et des Business Analysts

Notre quotidien, c'est un data lake en pétaoctets,
des milliards d'événements traités en streaming,
plus de 1000 runs Airflow, des millions de calls
API, des A/B tests, de nombreux projets de
Machine Learning (annotation sémantique,
recommandation, détection de fraudes…) et des
analyses pointues afin d’aider toutes les équipes
à prendre des décisions basées sur les données.

PROCESSUS DE
RECRUTEMENT
1. Entretien téléphonique avec le
manager (Data Engineer ou Data
Scientist ou Business Analyst)

COMPÉTENCES
TECHNIQUES
• Expérience solide en développement
Python ou Java, ainsi que des
compétences en requête SQL
• Maîtrise du développement et de la
maintenance de processus ETL fiables
• La connaissance d'Airflow sera
également un atout, tout comme des
compétences en Go, en administration
systèmes et en méthodologie agile
• Exposition à un environnement cloud,
idéalement CGP

2. Entretien technique avec l'équipe

• La connaissance d'outils de Data
Science tels que R, méthodes de NLP,
Weka, NumPy ou MatLab

3. Rencontre avec le Directeur de
l'engineering, responsable de l'équipe
Data

• Une première expérience au minimum
en Revenue/Pricing/Yield
Management modelling

4. Entretien RH

QUALITÉS REQUISES
• Être passionné(e) par la Data : la
déplacer, la transformer, l'extraire et
la comprendre
• Une forte appétence pour les enjeux
business
• La maîtrise de l’anglais est obligatoire

47

ÉDITEUR
DE LOGICIELS
LES
ENTREPRISES QUI RECRUTENT

6 boulevard Poissonnière
75009 Paris
www.dataiku.com/company/
careers/

CHIFFRES CLEFS
Création : 2013
Levées de fonds :
42 millions de dollars
Effectif : 170 collaborateurs

PRÉSENTATION DE L’ACTIVITÉ
Dataiku, créée à Paris en 2013, développe une
plateforme qui facilite et accélère l’analyse de
données et la création d’applications business
et prédictives en environnement Big Data à
travers une plateforme tout-en-un : Dataiku Data
Science Studio (DSS). Dataiku DSS s’adresse
aussi bien aux Data Scientists et développeurs
qu’aux profils moins techniques orientés
business ou marketing. Dataiku DSS est utilisée
par près d’une centaine de clients dans le monde,
notamment L’Oréal, AramisAuto, AccorHotels
ou Showroomprivé à travers le monde dans les
domaines du e-commerce,retail, smart cities, de
la finance, pharmaceutique, du marketing digital
ou encore de l’assurance pour construire des
applications de rupture, améliorer l’expérience
utilisateur, optimiser les ventes, détecter les
fraudes, ou faire de la maintenance prédictive.
Forte d’une équipe de près de 200 collaborateurs,
Dataiku travaille au quotidien à rendre la
Data Science plus accessible, productive et
génératrice de valeur.
Caractéristiques de la plateforme de Dataiku :

CHIFFRES DATA
Effectif Data : 50 collaborateurs

TECHNOLOGIES EXPLOITÉES
• Python
• TensorFlow
• Spark
• Scala
•R
• Kubernetes
• Amazon Web Services

48

• Intégrée : de l’intégration des données à leur
mise en production, Dataiku vous permet de
gérer votre projet Data de A à Z. Il se connecte
directement aux sources de données pour
proposer préparation visuelle, reproductibilité
des données pour aboutir à un déploiement
robuste en production.
• Collaborative : grâce à ses interfaces visuelles
et possibilités de codage, tous les participants
peuvent travailler sur les mêmes projets,
quels que soient leurs outils favoris ou leurs
compétences. Des outils de communication et
documentation permettent de partager des
informations sur tous vos projets.
• Open Source : les solutions open source sont
aujourd’hui souvent à la pointe des technologies
de Data Science. En associant toutes ces
technologies au sein d’un outil intuitif, Dataiku
propose un produit unique et toujours avancé.
• Vers le déploiement en production : dataiku
vous permet de regrouper l’ensemble de vos
workflows, de les déployer et les reproduire.
Le déploiement de projets Data peut donc
être automatisé dans le cadre d’une stratégie
de production, grâce à une API REST.

ÉDITEUR
DERECRUTENT
LOGICIELS
LES ENTREPRISES QUI
QUELQUES MOTS SUR LA CULTURE
D’ENTREPRISE
En rejoignant Dataiku, vous aurez l’opportunité
de travailler avec une des meilleures équipes Data
de France. La diversité des profils de notre équipe
ainsi que la variété des missions rencontrées en
font le lieu idéal pour pratiquer la Data Science
à haut niveau, tout en continuant à développer
vos compétences. En effet, la culture de Dataiku
s’articule autour de deux piliers : l’excellence
et le partage. Un recrutement exigeant est
associé à un programme de formation interne
(Dataiku Academy). La formation continue et le
partage de connaissances sont donc au cœur
de nos dispositifs pour assurer la montée en
compétences de nos équipes.

PRÉVISIONS DE
RECRUTEMENT DATA
POUR 2019
Depuis 3 ans maintenant, Dataiku double
ses effectifs chaque année et continuera
sur cette belle lancée en 2019 !
Tout au long de l’année, nous prévoyons
de recruter des profils Data Scientist,
Customer Success Manager, Business
Developer… en France comme à
l’étranger (Etats-Unis, Royaume-Uni,
Allemagne, Pays-Bas,...).
Nos offres sont disponibles sur notre
page carrières : https://www.dataiku.com/
company/careers/

Nous vous attendons au cœur de Paris, en face
du Grand Rex, pour faire avancer les projets
Data d’aujourd’hui et de demain.
LES PROBLÉMATIQUES DATA
Travailler à Dataiku c'est voir tous les métiers de
la Data, et pouvoir côtoyer toutes les industries
dans une même entreprise.
Les Dataikers travaillent sur différents sujets qui
vont de la conception de produit au support, en
passant par des projets ad-hoc de Data Science,
ou de l'innovation et de l'Intelligence Artificielle :
•
•
•
•
•
•
•

Machine Learning Engineering
Visualization Engineer
Solution Engineer for Data Science
Data Architect
Customer Success for Data Science
Data Scientist
AI Lab Specialist

COMPÉTENCES
TECHNIQUES
Les compétences demandées
varient suivant les postes.
Vous aurez l’opportunité de développer
vos compétences techniques ou “soft
skills” grâce à nos programmes de
formation.
Entrez dans la Data Science grâce à Dataiku !

QUALITÉS REQUISES
• Ouverture d’esprit
• Aptitude à la vulgarisation
• Aisance orale, bonne communication

PROCESSUS DE
RECRUTEMENT

• Appétence pour l’esprit start-up

Le processus de recrutement
au sein de Dataiku est rapide, flexible et
met l’accent sur la technique.
Que vous soyez Data Scientist, Ingénieur,
ou Sales, l’objectif est de vous apporter
un maximum d’information sur la culture
d’entreprise, l’environnement technique,
le poste et les perspectives d’évolution.

Talk Data to Me

49

WEB
E-COMMERCE
PRÉSENTATION DE L’ACTIVITÉ
Pionnier du streaming musical, Deezer connecte
14 millions de personnes avec 53 millions de
titres, des podcasts, du sport et encore plus de
contenus, dans 185 pays du monde. Pas mal pour
une entreprise née dans une cuisine en 2006 !

12 rue d’Athènes
75009 Paris
deezerjobs.com

Le siège historique de l’entreprise reste à
Paris, où se concentre l’essentiel des métiers
techniques, mais ces 500 amoureux de la
musique et de la tech travaillent dans plus de 9
pays à travers le monde.

1

Le business model est freemium : l’écoute
gratuite est rémunérée par la publicité, les
abonnements payants Premium+ offrent un
accès illimité à toutes les fonctionnalités. Le
pionnier du streaming a aussi conclu de multiples
partenariats avec d’importants acteurs, qu’il
s’agisse d’objets connectés, d’opérateurs
téléphoniques ou encore de produits culturels.

CHIFFRES CLEFS
Création : 2007
500 collaborateurs
tout autour du monde
14 millions active users

Ce qui les motive ? Donner une nouvelle
dimension à votre musique, bâtir un service de
streaming audio qui vous surprenne et qui vous
ressemble.
QUELQUES MOTS SUR LA CULTURE

CHIFFRES DATA
7 pôles Data soit environ 80 personnes
100 machines sur le cluster Data
50 développeurs Data – 80 clients internes
Plus de 2.5 Tb traités quotidiennement –
l’équivalent sur papier de 100 000 arbres
1 Pb de données historiques – l’équivalent
de la moitié de toutes les bibliothèques
américaines

TECHNOLOGIES EXPLOITÉES
• Pôle Data Analytics : Machine Learning,
Statistiques, Python, Tableau, Hadoop
• Pôle Business Analytics : Statistiques/
Datamining, Tableau
• Pôle Core Data : Hadoop, Java, Scala, Pig,
Spark, Python
• Pôle R&D : Deep Learning, Machine Learning,
Hadoop, Python, Hive

50

D’ENTREPRISE
Musique, tech et contenu : Deezer, c’est tout ça
à la fois. Vous aimez trouver de la diversité dans
votre travail et le changement ne vous fait pas
peur ? Découvrez les talents qu’ils recherchent et
qui les font avancer.
Dès votre entrée dans nos locaux au centre de
Paris, la musique est partout. Admirez le mur
des dédicaces tagués par les artistes animant
les Deezer Sessions, découvrez la terrasse qui
héberge les vendredrinks, posez-vous sur les
tables offrant fruits et boissons, à moins qu’elles
ne soient couvertes de viennoiseries pour le
Weekly Breakfast du mardi, une institution.
Si vous avez besoin d’un break, profitez de notre
salle de sport en accès gratuit et des cours de
boxe, pilates, yoga et zumba dispensés chaque
semaine. Deezer recherche des profils qui veulent
grandir, et leur en donne les moyens. Des meetup sont régulièrement tenus dans leurs murs, 1
à 2 fois par mois, autour des dernières technos.
Deux fois par an, des hackathons réunissent
toute l’entreprise, et ont donné naissance à
nombre de features que l’on trouve aujourd’hui
sur l’application. Pour coordonner le tout, deux
coaches agile organisent la vie de la tech autour
des quarter plannings, qui chaque trimestre
rassemblent toutes les divisions.

WEB
E-COMMERCE
LES PROBLÉMATIQUES DATA
Dans un souci d’optimisation de l’expérience
utilisateur et de développement produit
en accord avec les attentes, les besoins et
les évolutions du marché, Deezer met la
Data Science au cœur de sa stratégie de
développement.
Les compétences Data sont ainsi réparties en 7
pôles aux objectifs distincts :
• Le pôle Data Analytics : les membres de
l’équipe s’appuient sur de la Data brute pour
émettre des recommandations stratégiques
aux équipes produit et business. Ils
transforment des centaines de térabytes de
Data en informations, conseillant conseillant
les équipes produit et business dans leur prise
de décision pour que Deezer corresponde
parfaitement aux besoins des utilisateurs.
• Le pôle Business Analytics & Market Research :
rattaché à la division Data & Research, le pôle
s’appuie sur les données globales fournies
par les autres équipes Data, ainsi que sur
l’analyse de la valeur client et la performance
des campagnes marketing pour fournir des
insights locaux aux équipes opérationnelles.
• Le pôle Recommendation : l'équipe crée
des systèmes de recommandation comme
le Flow en s’appuyant sur des techniques de
Machine Learning pour analyser les données
générées par l'usage de Deezer et proposer
à chaque utilisateur le meilleur contenu, via le
moteur de recherche et des recommandations
personnalisées.
• Le pôle Core Data : l’équipe met à disposition
les données critiques de l’utilisation du site
business ou produit Deezer pour les Data
Analysts et Data Scientists des autres équipes.
Les données doivent être complètes, claires et
facilement accessibles. La mission de l’équipe
est transverse : mettre en place toutes les
technos Data utilisées par les autres équipes
et maintenir les clusters.
• Research & Development : l’équipe mène des
travaux de recherche approfondis en mettant
en place des expériences à grande échelle sur
des sujets tels que le traitement du langage
naturel, le traitement du signal, l'apprentissage
automatique et l'Intelligence Artificielle.
• Search & Personalization : l’équipe est
responsable du Moteur de Recherche, l'une
des fonctionnalités clés de Deezer. Elle
développe l'architecture de notre moteur

de recherche, y compris des algorithmes de
construction pour des résultats personnalisés,
des requêtes de correction d'orthographe,
des requêtes tendance et de suggestion pour
créer une expérience personnalisée.
• Zephir : l’équipe traite la Data pour déterminer
le paiement des royalties.
• Backstage : l’équipe utilise la Data pour
monitorer l'audience à disposition des labels
et artistes.

PROCESSUS DE
RECRUTEMENT
1. Une étude de cas à faire chez soi en
temps limité. Le candidat doit proposer
la solution qui lui parait la plus
pertinente et compétitive, ainsi
que mettre en avant sa démarche
intellectuelle.
2. Entretien avec un recruteur et
managers pour échanger sur l’étude
de cas.

COMPÉTENCES
TECHNIQUES
• Approche analytique
• Maîtriser au moins un langage
• Connaissance en Data Visualisation
(tableau, 3D…)

QUALITÉS REQUISES
• Passionné par la Data, les chiffres,
statistiques et probabilités
• Esprit d’équipe, créatif et autonome

PRÉVISIONS DE
RECRUTEMENT DATA
POUR 2019
Création de 15 à 20 postes.

51

ÉDITEUR
DE LOGICIELS
LES
ENTREPRISES QUI RECRUTENT

193 rue de Bercy
Tour Gamma A
75012 Paris
perine@destygo.com
www.welcometothejungle.co/
companies/destygo

1
CHIFFRES CLEFS
Création : 2016
Effectif : 30

CHIFFRES DATA
Effectif Data : 6

TECHNOLOGIES EXPLOITÉES
• Python Keras / TensorFlow / scikit-learn
• C++

52

PRÉSENTATION DE L’ACTIVITÉ
Destygo a construit une technologie d’IA
conversationnelle et une plateforme permettant
de construire facilement des chatbots pour les
acteurs du tourisme, du voyage et de la mobilité.
Leur technologie permet aux entreprises de
traiter rapidement les demandes de leurs
voyageurs. Ils travaillent aujourd’hui avec de
nombreux acteurs comme la RATP, Aéroport
de Paris ou encore Misterfly. Après une levée de
fonds d’1M€ en juin auprès de Partech Ventures
et AccorHotels, ils accélèrent les recrutements,
notamment pour leur ouverture à l’international.
Chez Destygo, les Data Scientists ont un rôle
transversal, de la lecture d'articles de recherche
à la maintenance, en passant par la conception
et le prototypage de nouveaux algorithmes, et
l'optimisation du code pour la production.
QUELQUES MOTS SUR LA CULTURE
D’ENTREPRISE
À Destygo les profils sont variés et c’est ce qui
fait notre force ! Que tu adores les soirées jeux
de société ou les soirées tout court, tu trouveras
ton bonheur chez nous ! On y cultive l’esprit
d’équipe à travers des séances de squash, des
duels endiablés de ping-pong ou même des
ateliers où chacun partage ses connaissances.
Dans l’équipe Data, chacun mène ses projets
jusqu’en production. L’équipe passionnée allie
une forte culture recherche avec un amour (oui
oui un amour) pour le beau code !
LES PROBLÉMATIQUES DATA
L'équipe R&D de Destygo travaille sur deux
problématiques distinctes : la compréhension
du langage dans un contexte de chat (en
particulier avec peu d'input humain et des
problématiques liées à la gestion de l'implicite)
et l'analyse automatique de la qualité des
conversations, utilisable notamment dans un
cadre d'apprentissage par renforcement.

ÉDITEUR
DERECRUTENT
LOGICIELS
LES ENTREPRISES QUI
PROCESSUS DE
RECRUTEMENT
1. Call avec le CTO
2. Rencontre avec l'équipe tech et test
technique
3. Rencontre avec les fondateurs

PRÉVISIONS DE
RECRUTEMENT DATA
POUR 2019
• 6 Data Scientists

QUALITÉS REQUISES
• Intelligence :
Savoir apprendre rapidement, tu fais
preuve d’une capacité à comprendre
et absorber rapidement les
informations
• Créativité :
Tu suggères d’innovantes et
d’ingénieuses solutions afin de
résoudre des problèmes complexes
• Autonomie :
Proactif, tu sais prendre assez
d’initiatives pour parfaire ton travail
• Souci du détail :
Tu ne laisses rien au hasard, toujours
en gardant une vision globale même
sous la pression

COMPÉTENCES
TECHNIQUES
MACHINE LEARNING :
• Connaissances théoriques solides et
pratique notable, en particulier en
Deep Learning
CODE :
• À l'aise dans un code de production
RECHERCHE :
• Lecture d'articles et implémentations
inspirées de publications récentes

53

CONSEIL

16 avenue Hoche
75008 Paris
hr@emerton-data.com

CHIFFRES CLEFS
Création : 2011
Effectif : 40

CHIFFRES DATA
Effectif Data : 8

TECHNOLOGIES EXPLOITÉES
• Langages et technologies :
Python, R, Spark, Scala, SQL, NoSQL
(MongoDB, DynamoDB, Cassandra, Neo4J,
Titan), Docker
• Environnements Cloud : AWS,
Google Cloud Platform, Azure
• Mac ou PC

PRÉSENTATION DE L’ACTIVITÉ
Emerton Data apporte aux entreprises des
services et solutions de data analytics et IA.
Nous aidons les entreprises dans leur stratégie
de transformation par la Data et l’IA. Nous
concevons et déployons des solutions advanced
analytics dans l’accélération des ventes et la
gestion des clients, la gestion des ressources
humaines et l’optimisation des opérations. Nous
développons pour des problèmes complexes
des solutions sur mesure. Enfin, nous analysons
et valorisons les données massives (large-scale
data analytics & visualisation) pour les décisions
stratégiques et la création d'avantages
concurrentiels.
Nos principes d’action sont :
• le couplage d’expertises métiers fortes avec
l’expertise en Data Science et Data Engineering
• la connexion à l’écosystème technologique via
des partenaires technologiques de pointe
• des transformations rapides de R&D en Data
et IA en innovations à fort impact, avec des
partenariats dans la recherche en Machine
Learning.
QUELQUES MOTS SUR LA CULTURE
D’ENTREPRISE
Emerton Data est une société spécialisée dans
les advanced data analytics et l'IA, avec une
forte culture de développement de solutions
innovantes.
Elle bénéficie de l’environnement Emerton :
exposition internationale, culture business,
fortes expertises métiers, positionnement
au niveau des directions générales, force de
frappe analytique, standards professionnels très
élevés, recrutement très sélectif, passion pour la
technologie et l’innovation.
Les valeurs d’Emerton Data sont :
• Esprit d’équipe et diversité : résoudre les
problèmes Data et IA les plus complexes, ou
bien inventer des applications à très fort impact
requièrent un mélange des expériences, une
combinaison des expertises métiers avec les
expertises Data, ainsi qu'un mix des niveaux de
séniorité.
• Créativité : la Data concentre l’information et
la connaissance des métiers. Savoir transformer
et réinventer ces métiers, en imaginant des
applications de Data Science et d’IA, passe par
un processus de créativité.
• Performance et distinction : cela implique un
fort niveau d’exigence et de rigueur, ainsi qu’un
goût pour les nouveaux challenges.

54

CONSEIL
LES PROBLÉMATIQUES DATA
Les problématiques Data que nous traitons sont
multiples et se situent à différents niveaux chez
nos clients :
• Stratégie Data : analyse et formalisation
des cas d’usage, potentiel de monétisation,
nouveaux
modèles
d’affaires
possibles,
organisation autour de la donnée, mise en place
d’une Data foundry.
• Marketing & Sales : segmentation clients,
scoring pricing, modélisation predictive du
churn, value modeling…
• Opérations : forecast et la modélisation
prédictive des opérations (supply chain,
manufacturing) ; Data Science et graph mining
pour la fraude (individuelle et en réseau), smart
dashboard, industrialisation des innovations en
dataviz.
• Fonctions Corporate : modélisation prédictive
pour les achats ; innovations RH s’appuyant sur le
Natural Language Processing (topic extraction,
document similarity, etc.) et web scrapping.
Nous intervenons dans les secteurs de l’énergie,
de la mobilité, de l’aéronautique & défense,
de l’industrie, de l’assurance et des biens de
consommation.

PROCESSUS DE
RECRUTEMENT
Après un premier contact téléphonique
et une première rencontre avec un
associé, plusieurs tours de recrutement
combinant tests techniques (théorique
on-line et pratique on-site), études de
cas techniques, et questions-réponses
(go-no go après chaque entretien).

QUALITÉS REQUISES
• Excellence scientifique et technique
• Fortes capacités analytiques tournées
vers la résolution de problèmes
business
• Esprit entrepreneurial et proactif
• Très bon relationnel, fort esprit
d’équipe
• Capacités de synthèse et de
communication

PRÉVISIONS DE
RECRUTEMENT DATA
POUR 2019
Pour répondre à la forte croissance de
l’activité, environ 10 recrutements sont
prévus en 2019. Emerton Data recrute
des Data consultants (ingénieurs avec
compétences en conseil et en Data),
des Data Scientists et Data Engineers.
Emerton Data propose aussi des
double tracks Data Scientists-Strategy
Consultant pour les jeunes diplômés.

COMPÉTENCES
TECHNIQUES
DATA CONSULTANTS :
• Formation générale solide en Data
Science, mathématiques, statistiques,
Machine Learning
• Capacités analytiques et de résolution
de problèmes
• Connaissance de l’écosystème Data
et IA
DATA SCIENTISTS :
• Excellent niveau en mathématiques,
statistiques et algorithmie
• Capacités de modélisation
quantitative
• Expérience des algorithmes de
Machine Learning
• Excellente maîtrise des langages
Python, R, SQL
DATA ENGINEERS :
• Expérience des technologies Python,
Scala, Java, SQL
• Stockage et calcul distribué : Hadoop,
Spark
• Connaissance des environnements
cloud : AWS, Azure, Google Cloud,
technologies de conteneurisation,
Docker
• Si possible expérience des
technologies de front-end et dataviz
tels que D3.js, JavaScript, React

55

MARKETING
DIGITAL

5 rue d'Athènes
75009 Paris
recrutement@fifty-five.com
www.fifty-five.jobs
blog : www.teahouse.tech

CHIFFRES CLEFS
Création : 2010
Effectif France : 150 collaborateurs
Effectif Monde : 200 collaborateurs
40% des entreprises du CAC40 comme clients
Moyenne d'âge : 29 ans
16 langues parlées
et 22 nationalités représentées
5 bureaux : Paris, Londres, Hong Kong,
New York, Shanghai

CHIFFRES DATA
Effectif Data : 120 Data Analysts,
30 Data Scientists et Data Engineers
55 heures de formation par salarié et par an !
Plusieurs téraoctets de données traitées,
20 serveurs, 8 projets open source,
130 dépôts Git

TECHNOLOGIES EXPLOITÉES
fifty-five se veut agnostique pour servir au mieux
ses clients, et travaille donc avec toutes les
solutions du marché de la technologie publicitaire,
notamment : Google Analytics 360, Adobe
Marketing Cloud, Facebook AMT, Salesforce,
Oracle Marketing Cloud, Content Square…
56

PRÉSENTATION DE L’ACTIVITÉ
fifty-five accompagne les entreprises dans
l’exploitation de leurs données au service
d'un marketing et d’un achat-média plus
performant. Partenaire des annonceurs de la
collecte à l'activation des données, l'agence
aide les organisations à devenir de véritables
entités omnicanales maîtrisant l'efficacité de
leur écosystème digital et ses synergies avec
le monde physique. Pilier Data stratégique de
You & Mr Jones, premier groupe de BrandTech
au monde, fifty-five propose des prestations
associant conseil, services et technologies.
L’agence compte aujourd'hui des bureaux à Paris,
Londres, Hong Kong, New York et Shanghai.
QUELQUES MOTS SUR LA CULTURE
D’ENTREPRISE
Travailler chez fifty-five, c’est évoluer au sein d’un
environnement stimulant, aux côtés de collègues
rigoureux et bienveillants. L’agence s’est
construite autour d’une culture de l’excellence et
du partage, l’objectif étant de favoriser l’agilité
et l’innovation grâce à un mélange unique
d’expertise et de talent. Un recrutement exigeant
est ainsi associé à un programme de formation
interne éprouvé (environ 100h). La formation
continue et le partage de connaissances sont
également encouragés pour accompagner la
montée en compétence de tous.
fifty-five c’est donc une équipe jeune, dynamique
et internationale, qui aime travailler ensemble
mais aussi se retrouver pour prendre un verre
tous les vendredis, faire du yoga, ou jouer
au babyfoot. Et tous les ans, les équipes des
différents bureaux se retrouvent au cours d’un
séminaire, en France ou à l’étranger !
LES PROBLÉMATIQUES DATA
Les Data Analysts conseillent les annonceurs
sur leur stratégie Data, et interviennent sur la
globalité de la chaîne de valeur de la Data, de
la collecte à l’activation, en passant par toutes
les étapes du travail de la donnée (organisation,
mise en place d’architectures Data, analyse,
mining, segmentation, scoring, etc.).
Les Data Engineers construisent des solutions
d’automatisation intelligentes et efficaces de
traitement de données. Ces solutions utilisent
un grand nombre d’APIs permettant de faire des
opérations variées allant de la collecte de données
à la configuration des plateformes. Les missions
comprennent aussi bien du prototypage rapide
et de l’exploration d’environnements techniques
nouveaux, que la production de codes robustes
qui tournent en production pour nous et nos
clients tous les jours.

MARKETING
DIGITAL
En interaction avec les Data Engineers et
consultants, les Data Scientists exploitent des
giga-octets de données brutes (weblogs) pour
en tirer des informations utiles (insights) et
traiter de problématiques variées :
• Scoring / Segmentation de visiteurs
• Elaboration de modèles prédisant la
conversion d’un client en fonction de signaux
sur site (logistique, modèles de durée…)
• Personnalisation de l'expérience utilisateur,
ex : recommender systems, ranking algorithms…
• Mesure de l’impact économétrique de
mesures marketing
• Implémentation de pipelines Machine Learning
• Méthodologie statistique, ex : élaboration
de tests, analyse de sondages, évaluation
d’impact

PROCESSUS DE
RECRUTEMENT
Les candidats rencontrent
en face-à-face des employés issus des
différentes équipes de fifty-five, au
cours d’une série d’entretiens de 30
minutes. Ils auront éventuellement à
résoudre une courte étude de cas ou un
test technique.
• Stages : 3 à 4 entretiens
• CDI : 4 à 6 entretiens

QUALITÉS REQUISES
• Profils "bilingues", c’est-à-dire parlant
(ou ayant envie d’apprendre) un
double langage technique et business
• Esprit créatif et entrepreneurial
• Forte appétence pour les
technologies et le secteur de
l'internet
• Excellente communication orale
• Fort esprit analytique
• Sensibilité aux enjeux business
• Capacité à partager ses résultats
de façon claire et accessible à une
audience non technique
• Anglais courant

COMPÉTENCES
TECHNIQUES
DATA ANALYST :
• Maîtrise des principaux canaux
d’acquisition online (SEM, Ad
Exchange, display, social media...) et
des outils de Web analyse
• La connaissance des outils de Data
Visualisation est un plus (Tableau
Software, Data Studio)
• Parfaite utilisation de la suite
Microsoft Office et Google Docs
DATA SCIENTIST :
• Fortes compétences en :
- R/Python, SQL, Bash, Bitbucket
- Statistique descriptive et analyse de
données (ACP, ACM, Classifications…)
- Inférence statistique (régressions
linéaires, logistiques, séries
temporelles…)
• Expérience avec les environnements
de calcul distribué (Hive, Pig, Spark,
Big Query…)
DATA ENGINEER :
• Travail en équipe (tests unitaires,
revue de code, partage de code,
sprints)
• Savoir développer en Python et/
ou Java ; la connaissance d’autres
langages de scripting est également
appréciée
• Être (ou envie d’être) à l’aise dans des
environnements cloud (Google Cloud
Platform, Amazon Web Services)
• Des notions des bases de données
relationnelles (MySQL, BigQuery)
et non-relationnelles (MongoDB,
Elasticsearch, Redis)
• Connaissance des concepts liés aux
APIs (OAuth, REST, etc.)

PRÉVISIONS DE
RECRUTEMENT DATA
POUR 2019
Pour l’année 2019, fifty-five prévoit de recruter
une quarantaine de profils de Data Analysts, et
une dizaine de Data Scientists et Data Engineers,
pour son bureau de Paris et à l’international.
57

ÉDITEUR
DE LOGICIELS
LES
ENTREPRISES QUI RECRUTENT

71 rue Desnouettes
75015 Paris
jobs@inuse.eu

1
CHIFFRES CLEFS
Création : 2015
Effectif : 13 collaborateurs

CHIFFRES DATA
Effectif : 7 collaborateurs

PRÉSENTATION DE L’ACTIVITÉ
InUse est une start-up du numérique qui relève
les challenges de l’industrie du futur. Disponible
en mode SaaS, son application InUse transforme
les données connectées des équipements
industriels en recommandations opérationnelles
pour les opérateurs dans l’usine. Elle rend les
équipements industriels à même de solliciter les
opérations de maintenance dont ils ont besoin
et de guider les opérateurs vers la meilleure
action à réaliser en fonction du contexte de
production.
Conçue pour délivrer des services de
maintenance connectés dans les usines, InUse
augmente
l’ensemble
des
collaborateurs
d’une nouvelle intelligence collective afin
d’améliorer significativement leurs performances
industrielles en leur permettant par exemple de
prédire les futures pannes de leurs équipements.
L’application se divise en deux parties :
• Le Studio
Dédié aux ingénieurs, permet d’administrer
la connexion des équipements, d’analyser
et transformer les données IoT générées en
modèles d’intelligence et de concevoir des
règles de recommandations personnalisées ;
• Le Share
Dédié aux opérateurs & techniciens, est
un flux d’actualité dans lequel ils reçoivent
les recommandations des machines et
communiquent entre eux.

TECHNOLOGIES EXPLOITÉES
Open source only !
• PostgreSQL
• Elasticsearch
• Docker
• Python Data stack :
pandas / scikit-learn / NetworkX / StatsModels
• Airflow
• MQTT / OPC-UA

58

Basée à Paris, InUse compte notamment parmi
ses clients : Shem (Engie), Sidel, SAV Réso,
Alfi Technologies, Pellenc ST, et ICE Water
Treatment.
QUELQUES MOTS SUR LA CULTURE
D’ENTREPRISE
InUse a été conçue avec un ADN très
technologique. Nous promouvons à la fois
l’autonomie de chacun et la collaboration entre
les membres de l’équipe (pair programming,
code reviews, tech talks réguliers…).

ÉDITEUR
DERECRUTENT
LOGICIELS
LES ENTREPRISES QUI
Nous
sommes
des
passionnés
des
problématiques industrielles : Data évidemment
mais
aussi
mécanique,
électronique,
organisation. Cela nous amène par exemple à
comprendre le fonctionnement de barrages
hydro-électriques et la maintenance associée.
LES PROBLÉMATIQUES DATA
Les données que nous exploitons sont des
séries temporelles rendant compte des états
successifs d’un équipement industriel. Elles
peuvent être issues de plusieurs sources :
capteurs physiques (température, vibration,
accélération), variables d’état (présence ou non
de telle erreur, job en cours etc.), GPS (pour
les équipements mobiles), caractéristiques
techniques (ex : référence du modèle, cadence
théorique, capacité d’une batterie etc.).
Nous
faisons
face
problématiques :

à

quatre

PROCESSUS DE
RECRUTEMENT
1. Entretien téléphonique de 30 min

(objectif : présenter le poste & s'assurer
de l'intérêt mutuel)

2. Test en ligne technique

(objectif : s’assurer que le candidat a les
compétences techniques requises)

3. Entretien de 2 heures dans les locaux
• Entretien RH avec le CEO
• Entretien technique avec le CTO :
discussion autour d’un technical case
(objectif : voir si le candidat comprend
les enjeux, est capable de synthétiser et
modéliser le problème et de proposer une
première architecture technique pour sa
résolution)

grandes

• Gestion de la temporalité
Timezoning, resampling, agrégations sur des
fenêtres glissantes & détection de séquences
• Gestion du temps réel
Notre architecture en pure streaming doit
permettre une ingestion et une restitution
rapide des données
• Standardisation
Nous développons une solution unique pour
différents clients, chacun avec ses protocoles
de communication et son modèle de données
• Volume de données
Comment faire quand un client souhaite
brancher 100 machines qui génèrent chacune
100 flottants par milliseconde soit ~7 To / jour
de données brutes ?

COMPÉTENCES
TECHNIQUES
• Formation d’ingénieur
généraliste
• Connaissance d’un langage orienté
Data (R, Python, Scala)
• SQL
• Connaissance d’algorithmes de
statistiques & Machine Learning

QUALITÉS REQUISES
• Autonomie
• Sens physique

PRÉVISIONS DE
RECRUTEMENT DATA
POUR 2019

• Compréhension des enjeux
• Capacité de synthèse
• Relationnel

• 2 Data Scientists
• 2 Data Engineers

59

ÉDITEUR
DE LOGICIELS
LES
ENTREPRISES QUI RECRUTENT

Station F - 5 parvis Alan Turing
75013 Paris
job@invenis.co
www.invenis.co

1
CHIFFRES CLEFS
Création : 2015
Bootstraping
Effectif : 9
Moyenne d'âge : 30 ans
Expérience cumulée : 56 ans
Recrutements en cours : 5

PRÉSENTATION DE L’ACTIVITÉ
Invenis est une start-up innovante et en forte
croissance, créée fin 2015.
Changeons le status quo : éditeur de logiciel,
nous révolutionnons l’usage de la donnée en
entreprise grâce à notre solution de Business
Intelligence augmentée. Invenis démocratise
l’analyse de données en entreprise et propose
un nouveau paradigme : la performance du Big
Data et du Machine Learning accessible à tous en
entreprise pour la mise en place simple et rapide
d’analyses prédictives, de recommandations, de
corrélations…
De bout en bout : depuis la donnée brute
en passant par la préparation, le nettoyage
et le traitement de cette donnée avec les
technologies les plus modernes (Machine
Learning, Text Mining, Big Data…), et jusqu’à
des reports métiers ou des dashboards de Data
Visualisation simples et actionnables pour de
meilleures décisions business.
Invenis, c’est la Data pour tous, tout simplement.

CHIFFRES DATA
1 CTO
2 Développeurs Front-End
3 Data Scientists
2 PhD, 2 Ingénieurs, 2 agreg de Maths
Des To de données traités

TECHNOLOGIES EXPLOITÉES
• Hadoop
• Spark
• Scala
• Django
• Python
• SQL / NoSQL
• Vue / React
• Celery
• Redis
• JavaScript
• Linux
• Et pour l’équipe Business, un Mac et le Pack Office J
60

QUELQUES MOTS SUR LA CULTURE
D’ENTREPRISE
Invenis a des valeurs fortes, portées sur la
performance du projet et la réalisation de soi.
Le mieux c’est de venir voir :
Ambition : nous portons haut nos ambitions et
travaillons dur à les réaliser : changer le status
quo, amener une innovation d’usage pour tous,
dans toutes les entreprises.
Impact : toutes nos actions et toutes nos
décisions doivent avoir un impact, au quotidien
et auprès de nos clients.
Réactif : le meilleur moyen d’être Customer
Focus c’est d’être réactif et agile. Il faut être à
l’écoute, faire vite et réagir rapidement. C’est
ainsi que nous gagnons la confiance de nos
clients.
Bienveillant : la bienveillance est à l’origine de la
confiance et du partage, source de réussite de
notre projet. La bienveillance de chacun fait la
réussite de tous.
Fun : plus c’est fun, mieux c’est.

ÉDITEUR
DERECRUTENT
LOGICIELS
LES ENTREPRISES QUI
LES PROBLÉMATIQUES DATA
Le logiciel Invenis change le status quo pour
toutes les entreprises qui veulent tirer le meilleur
de leurs données.
Notre équipe Data (Data Scientists, Data
Analysts) accompagne nos clients dans
l’industrie, le retail, la défense, l’aéronautique,
des Ministères etc. à devenir autonomes et à
tirer parti de leurs données en commençant
par mettre en place avec eux des cas d’usages
métiers : segmentation clients, recommandation
d’achats, optimisation des ventes, lutte contre le
churn, levée d’alertes, maintenance prédictive,
détection d’anomalies…
Puis nous amenons leurs équipes (équipes Data,
équipes métiers…) à devenir autonomes dans la
mise en place de ces cas d’usage et l’analyse
de ces données, grâce à notre logiciel qui est
à la fois performant, et simple d’utilisation,
accessible à tous.

PROCESSUS DE
RECRUTEMENT
1. Prise de contact (téléphone) - 15 min
2. Test technique (en ligne) - 15/30 min
3. Entretien de fond et de personnalité
(physique) – 60min

PRÉVISIONS DE
RECRUTEMENT DATA
POUR 2019
L’équipe s’agrandit très vite et nous prévoyons
plus de 20 recrutements en 2019 : Data
Scientists, Data Analysts, Dev. Front End, Dev.
Back-End, Sales & Marketing…

COMPÉTENCES
TECHNIQUES
• Fortes compétences sur les
technologies exploitées par Invenis
• Forte appétence à découvrir et
apprendre de nouveaux langages /
frameworks…

QUALITÉS REQUISES
• Esprit d’équipe
• Dépassement de soi
• Valeurs humaines

4. Entretien de confirmation (physique)
– 30min

• Très fortes compétences techniques

Nous recrutons vite et bien. Le process
complet peut être effectué en quelques
jours.

• Soucieux de l’expérience utilisateur

• Compréhension des enjeux business

Pour apporter de la valeur, la
Data doit être accessible à tous.

61

CONSEIL
PRÉSENTATION DE L’ACTIVITÉ
Kernix est une agence digitale (la Digital
Factory) et un cabinet expert en Data (le Data
Lab).

6 rue Lalande
75014 Paris
kernix.com/recrutement

CHIFFRES CLEFS
Création : 2001
CA en 2016 : 4 millions d’euros
Effectif : 47 collaborateurs en 2018

CHIFFRES DATA
Création du Data Lab : 2011
8 collaborateurs au sein du Data Lab

Spécialisée en développement d’applications
web et mobiles sur-mesure, Kernix est
ancrée dans la création de valeur proposant
cette double expertise ainsi qu’un panel de
compétences variées en conseil, gestion de
projet, développement, Data Science, design…
Depuis 16 ans, Kernix est reconnue sur le
marché français pour ses valeurs : Pertinence,
Performance,
Proximité.
De
nombreuses
entreprises et organisations font appel à Kernix
pour trouver des solutions fonctionnelles,
graphiques, ergonomiques et techniques à
leurs problématiques digitales et Data les plus
complexes.
Centre de recherche agréé par l’Etat
depuis 2008, Kernix porte également le
projet d’innovation sociale Accessible.net
(anciennement Handistrict.com) combinant
ainsi ses expertises techniques (annuaire
géolocalisé de l’accessibilité des lieux en
France et à l’international, en Open Data) et
l’engagement sociétal de ses fondateurs.
LES PROBLÉMATIQUES DATA
Au sein du Lab, Kernix se positionne sur
l’ensemble de la chaîne de valeur de la donnée
avec une approche en 5 étapes :

TECHNOLOGIES EXPLOITÉES
• Neo4j, MongoDB (stockage)
• Python : pandas, scikit-learn,…
• JavaScript : Node.js, D3.js
(webapp, visualisation)
• Docker (déploiement)
Du fait de la complémentarité entre la Digital
Factory et le Data Lab, Kernix exploite aussi les
dernières technologies du web afin de réaliser
des interfaces intuitives et interactives.

62

• Définir : identifier, en collaboration avec les
clients, les enjeux clés de leur métier et définir
des use cases concrets permettant la création
de valeur.
• Collecter : identifier les sources de données
(internes et externes) pertinentes et agréger
ces
silos
de
données
potentiellement
hétérogènes après une étape de nettoyage et
de réconciliation.
• Analyser : mettre en oeuvre des algorithmes
de Machine Learning, de Data Mining, de Text
Mining ou de Graph Mining pour résoudre la
problématique définie avec le client.

CONSEIL
• Exploiter : développer des Data products
directement utilisables par le client, tels que
des moteurs de recommandation, des outils de
segmentation clients, des outils de détection de
fraude ou d’anomalies et d’autres outils d’aide à
la décision.
• Maintenir : assurer la maintenance et
l'hébergement de ces produits pour assurer la
continuité du service.
Afin de construire des solutions adaptées à
un environnement de plus en plus complexe,
les axes de recherches du Lab recouvrent les
domaines suivants :
• Analyse et exploitation de données complexes,
structurées et non structurées (textes,
images...)
• Analyse de graphes

PRÉVISIONS DE
RECRUTEMENT DATA
POUR 2019
1 Data Scientist

COMPÉTENCES
TECHNIQUES
• Très bonnes connaissances en
mathématiques/statistiques
• Maîtriser en profondeur au moins un
langage de programmation (au choix)

• Machine Learning
• Traitement automatique du langage

QUALITÉS REQUISES
• Polyvalence

PROCESSUS DE
RECRUTEMENT
1. Un premier entretien avec un Data
Scientist et/ou un RH ou un chargé
de projet où l’objectif est d’évaluer
la maîtrise technique des sujets mais
aussi l’approche business

• Adaptabilité
• Proactivité
• Curiosité intellectuelle
• Esprit d’équipe

2. Un deuxième entretien RH classique
avec évaluation de la motivation et
de la concordance avec la culture
d'entreprise
3. Un échange avec l’un des fondateurs
de Kernix

63

ÉDITEUR
DE LOGICIELS
LES
ENTREPRISES QUI RECRUTENT
PRÉSENTATION DE L’ACTIVITÉ
Élue la start-up la plus innovante au Big Data Paris
2018 avec sa technologie propriétaire de Machine
Learning temps-réel, La Javaness développe des
applications powered by AI pour les entreprises
augmentées.
Nos solutions répondent à l’ensemble des usages
de l’IA dans l’entreprise :

19 rue Martel
75010 Paris
salut@lajavaness.com

1
CHIFFRES CLEFS
Création : 2015
Effectif : 40 collaborateurs
4 labs d'expertise :
UX Design, Marketing,
Big Data & IA, Tech
35 start-up accélérées
~150 projets innovants réalisés

• Basée sur le Machine Learning temps-réel, notre
suite de solutions Predictor injecte de l'intelligence
prédictive dans les processus métiers : Smart Pricing
temps réel, Promotion intelligente, Commercial
Augmenté, Instant Fraud, Smart risk, Smart
Supply Chain. A titre d’exemple, grâce à notre
solution Predictor Smart Pricing, une société du
CAC 40 a amélioré sa rentabilité de plus de 30%,
contre 5 à 10% par les principaux fournisseurs
mondiaux de solutions de pricing.
• Basée sur les dernières avancées du Deep
Learning, notre suite de solutions Otto permet de
faire de l’automatisation cognitive de processus
(rcpa : robotic cognitive process automation) :
automatisation du service client, le processus
KYC des banques et assurances, et la gestion
des documents numérisés. A titre d’exemple,
une grande banque française utilise Otto mailbot
pour classifier intelligemment les mails entrants
et automatiser le traitement métier des réponses
aux mails clients.
QUELQUES MOTS SUR LA CULTURE
D’ENTREPRISE
La Javaness, c’est :

CHIFFRES DATA
Effectif : 12 collaborateurs Data

• Une communauté d’entrepreneurs et d’experts
du numérique qui évoluent dans un environnement
disruptif au sein du Silicon Sentier.
• Une start-up smart and fun qui porte des projets
diversifiés et stimulants.

TECHNOLOGIES EXPLOITÉES
• Python
• Écosystème Hadoop
• PyTorch

64

• Une équipe full stack et multiculturelle passionnée
de Data et d'Intelligence Artificielle et portée par la
volonté d’apprendre et se dépasser pour un collectif.
• Le premier accélérateur IA, qui transforme les
grandes organisations en start-up et les start-up en
grandes entreprises. Rejoindre La Javaness, c’est
rejoindre une aventure humaine et collective qui a
pour ambition de bâtir les entreprises numériques de
demain.

ÉDITEUR
DERECRUTENT
LOGICIELS
LES ENTREPRISES QUI
LES PROBLÉMATIQUES DATA
A La Javaness nous ne livrons pas des algorithmes,
des POCs non industrialisés ou des slides : nous
développons et déployons à l’échelle des smart
applications répondant aux usages métiers
et s’intégrant dans des SI complexes. Notre
technologie propriétaire de Machine Learning
temps-réel est capable d’exécuter à la milliseconde
des modèles sophistiqués avec des milliers de
variables.
L’équipe Data, dirigée par Phi Hung LE, concentre
aujourd’hui ses efforts pour consolider un
backbone de Machine Learning / Deep Learning
qui soutient la création des smarts applications
sur notre plateforme d’Entreprise AI. Composée
par un robot algorithmique, des moteurs métier
temps-réel et un builder applicatif, cette plateforme
permet l'industrialisation des smart applications
en moins de 4 mois chez nos clients (banque,
assurance, retail, e-commerce, industrie, service,
voyage...)
Quelques exemples des 30+ use cases traités ces
deux dernières années:
• Score d’appétence produits (assurance)
• Optimisation des processus du marketing
téléphonique (banque)
• Optimisation du budget de promotion (assurance)
• Optimisation de Click-through rate (start-up)
• Prédiction du volume de commande (logistique)
• Moteur de prioritisation des emails entrants
(divertissement)
• Optimisation du churn (service)

PRÉVISIONS DE
RECRUTEMENT DATA
POUR 2019
• 7 à 10 Data Scientists
• 3 ingénieurs / architectes Big Data

COMPÉTENCES
TECHNIQUES
DATA SCIENTISTS :
• Très bonnes connaissances en
Machine Learning / mathématiques /
statistiques
• Solide maîtrise de Python (ou d’un
autre langage de programmation)
• Bonne maîtrise des technologies Big
Data (écosystème Hadoop)

QUALITÉS REQUISES
• Bonne compréhension des enjeux
business
• Curiosité et Capacité à apprendre vite
• Transparence
• Enthousiasme

PROCESSUS DE
RECRUTEMENT
1. Un entretien téléphonique (15 min)
2. Des exercices d'analyse de données
et de Machine Learning à distance
(1h30 - 3h)
3. Un test papier sur place avec des
questions de mathématiques et
informatiques (30 minutes) suivi par
2 entretiens techniques avec l’équipe
(90 minutes)
4. Un entretien de personnalité avec le
CEO, Alexandre Martinelli

• Team player, doté d’un esprit start-up
et entrepreneur
• Connexion avec l'écosystème Tech

Nous cherchons des “enfants
de l’IA” qui sont passionnés par ce qu’ils
font et qui sont capables de prendre
en main n’importe quelle technologie
afin de délivrer très rapidement sur
n’importe quel sujet

65

WEB
E-COMMERCE

110 rue de Blanchemaille
59100 Roubaix
www.laredoute-corporate.com/fr/
recrutement/offres-demploi

1
CHIFFRES CLEFS
Création : 1837
Effectif France : 1 500 collaborateurs
Effectif Monde : 1 700 collaborateurs

CHIFFRES DATA
1 Direction dédiée : Data Driven
Effectif : 10 Data Engineers
+ 4 Data Managers

TECHNOLOGIES EXPLOITÉES
• Environnement Big Data :
Solution Big Data de Google Cloud Platform
(Cloud Storage, BigQuery, DataProc, DataFlow,
pubsub, BigTable, DataStore, Cloud Datalab, DataStudio, Power BI)
• Framework de développement :
Python, Angular, Django

PRÉSENTATION DE L’ACTIVITÉ
La Redoute est le leader français du e-commerce
dans les secteurs de la mode et de la décoration.
Elle propose des produits originaux, avec des
marques comme La Redoute Collections ou AM
PM, qui sont conçus à Roubaix par ses stylistes
et designers. Autour de ses propres produits,
La Redoute déploie une sélection de vendeurs
marketplace afin de répondre plus largement
aux besoins des familles clientes de l’enseigne.
Des marques comme Mango ou Superdry et
des vendeurs comme Darty ou Boulanger
complètent efficacement l’offre initiale de La
Redoute.
La Redoute en quelques chiffres :
• 9 millions de visiteurs uniques par mois
• 10 millions de clients dont 90% de femmes
• 4,5 millions de fans sur Facebook
• 11 magasins connectés et 5 000 points relais
La direction Data Driven a été créée en 2016
avec la nomination d’un Chief Data Officer. Elle
s’est rapidement organisée autour de 4 pôles
fonctionnels : clients, gestion, process, produits.
Elle collecte, organise et exploite l’ensemble
de la Data de l’entreprise, de la logistique aux
applications mobiles.
QUELQUES MOTS SUR LA CULTURE
D’ENTREPRISE
Héritée de son passé en vente à distance, la
culture des chiffres irrigue depuis toujours
l’activité de La Redoute. L’e-commerçant
s’approprie aujourd’hui les outils cloud, Big
Data et Intelligence Artificielle pour plus
d’innovation, d’agilité et d’impact sur son
activité. Le fonctionnement de la direction Data
Driven matérialise cette approche :
• l’organisation en équipes fonctionnelles réduites, ouvertes et autonomes
• « White Friday » pour revue de code, d’outils
et partage de bonnes pratiques
• le sourcing de solutions et start-up innovantes
(reconnaissance d’image, prévision des
ventes, Data Visualisation)
• développement de l’expertise par des échanges
réguliers avec l’extérieur (salons, conférences,
meet-up, workshops) et des formations

66

WEB
E-COMMERCE
• le tout dans une ambiance conviviale qui favorise l’entraide et la prise d’initiative
LES PROBLÉMATIQUES DATA
Les équipes de la direction Data Driven avancent
dans 3 grandes directions :
• Data Engineering / Data growth :
Aller chercher l’ensemble des données de
l’entreprise et construire notre plateforme sous
Google Cloud Platform afin de développer des
applications / API dans le cadre de use cases et
projets.
• Data Management :
Mettre en place la gouvernance sur les
données et les processus de data management
(dictionnaire, qualité de données, travail avec
les directions métiers).
• Data driven :
Changer les comportements, développer les
skills Data de l’ensemble des collaborateurs
de l’entreprise à travers des projets et
l’accompagnement du changement.

PROCESSUS DE
RECRUTEMENT
1. Une préqualification par l’équipe
recrutement de La Redoute
2. Un entretien opérationnel avec
le Data Engineering manager
qui pourra être complété par un
entretien avec le Lead Data Engineer
selon le poste
3. Un entretien RH avec la responsable
ressources humaines
4. Un entretien final avec le Chief Data
Officer

COMPÉTENCES
TECHNIQUES
MODE DE FONCTIONNEMENT
AGILE / PRODUCT OWNERSHIP :
• Capacité à créer / définir des produits
et leur impact en terme de valeur
• Mode de travail de type scrum
• Capacité à transformer, accompagner
les personnes
DÉVELOPPEMENTS / CODING
(DATA ENGINEERING) :
• Capacité de coding tout en ayant une
appétence Data
• Bonne connaissance des briques et
technologies Big Data
• Connaissance des plateformes cloud
de type Google, AWS et Azure
DATA MANAGEMENT :
• Connaissance des processus de Data
management et de gestion du cycle
de vie de la donnée
• Maîtrise, en particulier, de la qualité
des données et des processus
d’amélioration continue
• Capacité à rentrer dans les
problématiques métiers de
l’entreprise et son vocabulaire

QUALITÉS REQUISES
• Curiosité intellectuelle
et ouverture d’esprit
• Rigueur
• Autonomie
• Esprit d’équipe
• Orientation résultats

PRÉVISIONS DE
RECRUTEMENT DATA
POUR 2019
3 Data Engineers et 1 Data Manager

67

CONSEIL

4 rue Danjou
92100 Boulogne-Billancourt
Recrutement@lincoln.fr

CHIFFRES CLEFS
Création : 1990
Effectif : 220 collaborateurs
CA : 18 millions en 2017
Ancienneté moyenne : 6 ans
Moyenne d’âge : 31 ans

CHIFFRES DATA
200 consultants
175 projets Data Science par an
70 clients actifs

TECHNOLOGIES EXPLOITÉES
• Data Science : R, Python, SAS, Dataiku,
SPSS, Matlab
• Dataviz : Qlik, Shiny, Tableau, Power BI
• Big Data: Hadoop, Spark
• Ingénierie et BI : SAS, Microsoft SQL
Server

68

PRÉSENTATION DE L’ACTIVITÉ
Fondée en 1990, Lincoln est une société de
conseil de 200 consultants, spécialisée en Data
Engineering et Data Science. Nous associons des
compétences techniques, méthodologiques et
fonctionnelles pour répondre aux problématiques
Data driven de nos clients.
Nous entrons dans une nouvelle phase de
croissance et avons l’ambition de doubler la taille de
la structure pour atteindre les 400 collaborateurs
en 2020. Pour cela, nous allons renforcer nos
partenariats sur les secteurs tertiaires (banque/
finance/assurance, média, télécoms, retail…) et
développer notre présence dans l’industrie 4.0.
QUELQUES MOTS SUR LA CULTURE
D’ENTREPRISE
Lincoln a toujours placé l’analyse et le traitement
de la donnée au cœur de son activité : collecter,
stocker, analyser, visualiser la Data pour en extraire
de la connaissance et servir les enjeux business de
ses clients.
Notre souci premier est d’offrir des solutions
opérationnelles et concrètes aux problématiques
de nos clients par notre expertise, nos retours
d’expérience et notre esprit de service.
Pour répondre à son développement, Lincoln
recrute de nombreux talents et les accompagne
dans leur évolution en les formant régulièrement
et en les responsabilisant rapidement sur des
projets variés et innovants en s’appuyant sur un
management par les pairs.
Nous cultivons les valeurs d’échanges, de partage
de connaissances entre nos collaborateurs par
de multiples initiatives : ateliers découverte,
challenges, projets R&D…
LES PROBLÉMATIQUES DATA
Lincoln intervient dans tous secteurs d’activité:
banque, assurance, télécoms, digital, énergie,
industrie, médias, santé… pour répondre
aux enjeux métiers des directions générales,
financières, risques, marketing, SI, recherche et
développement... :
• Data Ingénierie : conception, déploiement et
évolution de plateformes décisionnelles et Big
Data, expertise et mise en oeuvre des outils de
collecte et traitement des différents formats de
données, qualité et gouvernance des données,

CONSEIL
développement
d’applications
visualisation et de restitution …

agiles

de

• Data Science : collecte, traitement et analyse de
données complexes et à l’échelle des (Big) Data.
Modélisation explicative et analyse prédictive.
Utilisation avancée des techniques statistiques et
Machine Learning : Classification et Régression,
Analyse factorielle, Clustering, Text Mining,
Sequence Mining, Séries Temporelles, Web Mining,
Graph Analysis, Deep Learning…
• Accompagnement Data driven des lignes de
Métiers : délivrer des connaissances et des insights
utiles et actionnables fondées sur l’analyse et le
traitement de la donnée : connaissance client,
omnicanal, efficacité commerciale, détection
de fraude, risque de crédit, octroi, maintenance
prédictive,
prévisions,
recherche
clinique,
mobilité…

PROCESSUS DE
RECRUTEMENT
Après l’identification du CV et la sélection
du candidat, le processus de recrutement
Lincoln se déroule en 2 étapes :
1. Un premier entretien de motivation
et de validation des compétences
humaines avec le Pôle RH.
2. Un deuxième entretien de validation
des compétences techniques réalisé
par notre direction technique.
Clair et sélectif, notre processus de
recrutement se veut comme une
première étape d’intégration de nos
futurs consultants.

COMPÉTENCES
TECHNIQUES

PRÉVISIONS DE
RECRUTEMENT
DATA POUR 2019

Diplômé(e) d’un cycle
d’ingénieur ou d’un Master spécialisé
en informatique, mathématiques,
statistiques, économétrie, Data Science
ou Big Data

Lincoln entre dans une nouvelle phase de
développement et prévoit de recruter plus
d’une centaine de consultants.

DATA ENGINEER :
• Compétences en programmation et
outils BI, ETL et/ou Big Data
• Maitrise des langages Data (SQL,
SAS, R, Python, Hive …)
• Compétences en visualisation et
développement d’applications
DATA ANALYST :
• Compétences en statistiques et Data
Mining
• Maîtrise des principaux outils
d’analyse de données
• Capacité d’analyse et d’appropriation
des problématiques métiers
DATA SCIENTIST :
• Compétences en mathématiques
appliquées, Machine Learning et
statistiques
• Maîtrise des langages de Data
Science et des outils de visualisation

QUALITÉS REQUISES
• Bon relationnel, forte capacité
d’écoute et d’adaptation
• Curiosité intellectuelle, autonomie,
rigueur et sens des responsabilités
• Esprit d’équipe et partage des
connaissances

Quelle est la principale force
de Lincoln ? « Ses équipes ! En plus du
challenge technique des projets, on ne
fait qu’apprendre et progresser auprès
d’équipes de tous niveaux d’expérience
et c’est selon moi un atout déterminant. »
Amélie, consultante Lincoln depuis 2010.
69

CONSEIL
PRÉSENTATION DE L’ACTIVITÉ
LOBELLIA Conseil est une société spécialisée
dans la Business Intelligence et le pilotage de
la performance.

2 rue de Châteaudun
Ivry-sur-Seine
Astrid.linglet@lobellia.fr
http://lobellia.fr/rejoignez-nous/postulez

1
CHIFFRES CLEFS
11 ans d’existence
Plus de 50 clients
60 collaborateurs
Un CA de 8 millions d’euros en 2017

CHIFFRES DATA
Chiffre d’affaires Data :
MOE : 40%
AMOA : 34%
Conseil : 16%
Édition : 10%

TECHNOLOGIES EXPLOITÉES
• DataViz : Tableau, Qlik
• Big Data : Hadoop, Hive, Impala,
outils R et Spark
• Outils BI, EPM et ETL

Notre approche « projet » propose des
prestations de conseil, d’AMOA et d’intégration
autour des problématiques de pilotage de la
performance. Celles-ci s’articulent depuis les
études de cadrage jusqu’à l’accompagnement
des métiers dans la prise en main des solutions
de pilotage, en passant par la mise en oeuvre
de solutions techniques innovantes sur les
principaux outils BI et Big Data.
Depuis notre création en 2007, nous vivons une
forte croissance qui nous pousse à rechercher
de nouveaux talents tels que vous. Vous qui
souhaitez intégrer une entreprise à taille humaine
(60 collaborateurs) afin de vous épanouir aussi
bien professionnellement que personnellement
dans des équipes dynamiques qui aiment
travailler ensemble et bien plus encore !
QUELQUES MOTS SUR LA CULTURE
D’ENTREPRISE
LOBELLIA Conseil est une structure à taille
humaine, qui cumule environnement professionnel
convivial et partage collectif de la valeur et
des savoir-faire. Acteur incontournable de la
Business Intelligence, notre société regroupe des
consultants pluridisciplinaires, d’horizons divers
et variés, ayant en commun :
• La motivation et l’enthousiasme pour relever les
défis,
• L’engagement, la rigueur et le souci permanent
de la qualité,
• L’esprit de solidarité, le goût de l’échange et du
partage,
• La volonté de grandir ensemble,
• Le sens du service client,
• La recherche de l’épanouissement professionnel.
Nous portons une attention toute particulière à la
vie en entreprise et au bien-être de nos salariés.
De ce fait, toute initiative est bonne à prendre :
pots et afterworks, équipe de foot et matchs interentreprises, compétition de pronostics pour la
coupe du monde 2018, mise en place d’avantages
type CE, escape game d’entreprise… et bien
d’autres. Tout cela vous impressionne ? Welcome !

70

CONSEIL
LES PROBLÉMATIQUES DATA
L’introduction du Big Data génère une multiplicité
de questions chez nos clients : est-ce que cela
fonctionne, quelle est la valeur ajoutée, est-ce que
les solutions mises en oeuvre seront pérennes ?
LOBELLIA Conseil accompagne ses clients
depuis plusieurs années sur l’étude et la mise en
oeuvre de solutions de Big Data. Notre approche
est basée sur une évolution pragmatique du
patrimoine décisionnel de nos clients avec
la mise en place progressive de nouvelles
technologies très souvent introduites dans le
SI par des POC ( « Proof of concept »). Ces
nouvelles technologies ont un impact sur les
organisations du client. Au-delà de la maitrise,
LOBELLIA Conseil accompagne également ses
clients dans la phase de conduite du changement
en les aidant à définir au mieux les ajustements
d’organisation et les formations nécessaires.

PRÉVISIONS DE
RECRUTEMENT DATA
POUR 2019
En plein croissance, nous recrutons
des consultants AMOA et MOE, chefs
de projets, ingénieurs d’affaires et
développeurs, avec ou sans expérience !
Notre recrutement s’effectuant sur profil,
nous n’avons pas de prévision. Si vous
nous plaisez et que nous vous plaisons,
nous vous embauchons !

COMPÉTENCES
TECHNIQUES
DIPLÔME BAC + 5 (ÉCOLE
D’INGÉNIEUR OU UNIVERSITAIRE) :

PROCESSUS DE
RECRUTEMENT

• DataViz : Tableau, Qlik

1. Premier échange avec les RH pour
comprendre vos souhaits et vos
besoins
2. Entretien physique avec un manager
et/ou un associé
3. Réponse sous une semaine maximum
4. Intégration dans votre nouvelle
équipe, accueil par un des managers
et présentation à l’ensemble des
salariés les jours suivants

• Outils BI, EPM et ETL

NOUS SOMMES FIERS D’AVOIR PASSÉ
LE CAP DES 10 ANS DE LOBELLIA, CENTRE
D’EXPERTISE BI.

• Big Data : Hadoop, Hive, Impala,
outils R et Spark
• Bases de données
• La gestion de projet, l’esprit d’équipe
et la joie de vivre sont aussi les
bienvenus !

QUALITÉS REQUISES
• Dynamique et motivé, vous êtes avant
tout "agile"
• Vous disposez d’un bon esprit
d’analyse et de synthèse
• Vous avez de bonnes capacités
rédactionnelles et relationnelles

Le développement et les succès sont au rendezvous. Notre avenir repose sur une croissance
maîtrisée et une satisfaction client sur toutes nos
missions. Les collaborateurs actuels et futurs sont
au cœur de ce projet.

71

CONSEIL
PRÉSENTATION DE L’ACTIVITÉ
M13h est à la croisée des mondes du conseil,
du marketing digital et de la Data. Nous
accompagnons des grands comptes et ETI de
premier plan dans la définition, la conception
et l’implémentation de leur stratégie Data
marketing.

34 rue de Cléry
75002 Paris
recrutement@m13h.com

CHIFFRES CLEFS
Création : 2014
Effectif : 10 collaborateurs
Moyenne d’âge : 29 ans

TECHNOLOGIES EXPLOITÉES
• Outils de marketing digital :
CRM, DMP, Web Analytics, AB Testing, TMS,
outils d’activation publicitaire…
• Outils d’analyse de données :
Python, R, outils de Data Visualisation…

72

Convaincus que la Data est une clé essentielle
pour des stratégies marketing performantes,
nous travaillons en amont à faire prendre
conscience à nos clients du potentiel de
leurs données, au travers d’analyses et
d’expérimentations marketing. Nous les assistons
également dans le choix des technologies leur
permettant de valoriser ces données (DMP, AB
testing & personnalisation, data lakes, …), dans
le déploiement de ces outils et la montée en
compétences des équipes. Notre expertise à la
fois stratégique et opérationnelle est reconnue
par nos clients, avec qui nous travaillons en
grande proximité.
En 2018, nous avons intégré le Groupe Labelium,
spécialisé dans l’achat média et combinant
ouverture à l’international (+ de 15 pays) et forte
culture entrepreneuriale (fondateurs toujours
présents, équipes locales à taille humaine et
exigences de qualité reconnues sur le marché).
Ce rapprochement nous permet de poursuivre
le développement rapide de M13h, avec les
valeurs de simplicité, expertise et performance
qui sont les nôtres.
QUELQUES MOTS SUR LA CULTURE
D’ENTREPRISE
Travailler chez M13h c’est :
• Participer à l’aventure d’une start-up en pleine
croissance, adossée à un groupe ouvert à l’international et doté d’un fort esprit entrepreneurial
• Intégrer une équipe à taille humaine, ambitieuse, passionnée et curieuse de tout
• Monter rapidement en compétences sur de
nombreux sujets, au travers de missions variées favorisant innovation et polyvalence
• Contribuer pleinement à la croissance de la
société via des missions internes de développement
• Accompagner des clients prestigieux et exigeants comme Groupama, FDJ, Vente-Privée.
com, Fnac.com, Total, Altice, Le Point...

CONSEIL
• Travailler dans une ambiance conviviale et
s’amuser avec ses collègues lors des activités
récurrentes & séminaires du cabinet !
LES PROBLÉMATIQUES DATA
M13h accompagne ses clients sur leurs
principaux enjeux marketing : connaissance
client, acquisition, fidélisation, personnalisation
de l’expérience, omnicanalité « sans couture » …
Pour servir ces enjeux, M13h s’appuie sur ses
compétences de conseil stratégique et d’analyse
de données mais aussi sur des capacités
opérationnelles d’implémentation pour des
projets gérés de bout en bout et générant
rapidement des gains.
Quelques exemples de missions menées :
• Cadrage d’un nouveau business Data
• Définition de l’offre Data de régies
publicitaires

PRÉVISIONS DE
RECRUTEMENT DATA
POUR 2019
• 2 profils confirmés (Consultants Data
Marketing Senior)
• 4 profils juniors (Consultants Data
Marketing)
• 1 à 2 Data Scientists

COMPÉTENCES
TECHNIQUES
CONSULTANTS :

• Appel d’offres et déploiement d’outils DMP

• Bonnes connaissances de
l’écosystème marketing digital
(canaux, outils, stratégies…)

• Audit Data-Marketing & estimation du
potentiel Data

• Expérience ou approche conseil &
gestion de projet

• Optimisation de campagnes en méthodologie
test & learn

MARKETING SCIENTIST :

• Gouvernance & organisation marketing

• Très bonnes connaissances en
mathématiques/statistiques

• Conduite de formations

PROCESSUS DE
RECRUTEMENT

• Maîtrise de R ou Python
• Expérience en Machine Learning &
algorithmes prédictifs
• Expérience sur les outils d’analyse et
de Data Visualisation

1. Un entretien vidéo initial via
EasyRecrue
2. Deux entretiens avec les associés
3. Une étude de cas selon les profils
(analyse de données, échange sur un
sujet stratégique ou opérationnel…)

QUALITÉS REQUISES
• Intérêt pour les sujets digitaux
et Data (stratégiques & opérationnels)
• Rigueur
• Capacité d’analyse et de synthèse
• Excellente expression écrite et orale
• Autonomie et polyvalence

73

CONSEIL

34 avenue de l’Opéra
75002 Paris
http://rejoins.octo.com/

CHIFFRES CLEFS
Création : 1998
CA en 2017 : 50,7 millions d’euros
Effectif : 500 Octos dans le monde
dont 450 consultants (hors stagiaires)

CHIFFRES DATA
2 tribus Data
33 Consultants Data Geeks
19 Architectes Data Addict

TECHNOLOGIES EXPLOITÉES
• Langages statistiques :
R et Python
• Technologies NoSQL :
Cassandra, Elasticsearch, Mongo DB,
Couchbase, Redis…
• Systèmes de traitements distribués :
Spark, Hadoop…

74

PRÉSENTATION DE L’ACTIVITÉ
Présent dans 4 pays (France, Maroc, Suisse et
Australie), OCTO Technology est un cabinet
de conseil en stratégie IT : les consultants
accompagnent
leurs
clients
dans
leur
transformation digitale en intervenant à la fois
sur la technologie, la méthodologie, la culture
et la compréhension de leurs enjeux métier.
L’organisation en Tribus (pôles d’expertise
technologique, méthodologique ou sectorielle)
permet à OCTO Technology de renforcer son
expertise sur des sujets innovants tout en
favorisant la R&D et l’apprentissage en interne.
En 2017, OCTO a rejoint Accenture, un des
leaders mondiaux des services aux entreprises
et administrations, pour donner une nouvelle
dimension à son offre digitale en France. Fort
de sa culture digitale et entrepreneuriale,
OCTO veut dynamiser les activités d’Accenture
et, ensemble, continuer à offrir à ses clients
des solutions complètes et intégrées de
transformation numérique.
QUELQUES MOTS SUR LA CULTURE
D’ENTREPRISE
Solidarité, expertise, créativité, pragmatisme,
honnêteté, vitalité et partage sont les valeurs
phares des Octos. Les collaborateurs sont
encouragés à participer activement à la vie
de l’entreprise via le développement de POCs
en interne, la rédaction d’articles sur le blog,
la participation à des formations… Les juniors
sont accompagnés et encadrés par les plus
expérimentés et chacun fait régulièrement
appel à la communauté pour résoudre des
problématiques business ou répondre à des
questions techniques.
Tous les mois, des déjeuners s’organisent autour
de sujets variés à l’initiative des consultants ; à
l’arrivée des beaux jours, les apéros s’enchainent
sur la terrasse… Les maîtres-mots : « Work and
Fun ».

CONSEIL
LES PROBLÉMATIQUES DATA
Les compétences Data sont réparties en 2 tribus :
• La Tribu Big Data Analytics : les Consultants
Data Geek accompagnent les clients dans la
création de valeur via l’analyse de leurs données
pour améliorer leurs performances, qu’elles
soient techniques, commerciales ou marketing.
La force de cette équipe, c'est la mise en
commun de talents scientifiques, techniques
et
méthodologiques
pour
appréhender
correctement tous les enjeux liés au Big Data.
• La Tribu Nouvelles Architectures de Données :
convaincus que les solutions NoSQL permettent
de répondre aux enjeux des architectures
distribuées modernes (haute performance,
forte scalabilité, gestion multi-datacenter,
résilience accrue...), les Architectes Data Addict
partagent leur expertise avec les clients afin
qu’ils en tirent le meilleur parti : architecture
de la donnée, prototypage, industrialisation,
réalisation, accompagnement... Ils conduisent
d’ambitieuses transformations SI en proposant
les use cases les plus pertinents et innovants.

PROCESSUS DE
RECRUTEMENT
1. Une première prise de contact
téléphonique
2. Un entretien RH où la motivation du
candidat et son adéquation avec la
culture d’entreprise sont vérifiées
3. Un entretien technique : les
candidats les plus expérimentés
présentent une étude de cas réalisée
à domicile en amont, tandis que les
juniors peuvent exposer des projets
sur lesquels ils ont travaillé. Des
sessions de pair-programming sont
également organisées
4. Un entretien final avec un manager

PRÉVISIONS DE
RECRUTEMENT
DATA POUR 2019
OCTO privilégie le recrutement de
profils confirmés, seniors et managers
côté architecture Big Data.

COMPÉTENCES
TECHNIQUES
DATA GEEK :
• Très bonnes connaissances autant en
algorithmes qu’en programmation et
technologies du Big Data
ARCHITECTE DATA ADDICT :
• Maîtrise parfaite des technologies
NoSQL, Hadoop, Spark...

QUALITÉS REQUISES
• Goût du challenge
• Soif d’apprendre et de faire monter en
compétences les plus juniors
• Culture du partage

L'INFO EN +
OCTO a lancé son premier Graduate
Program en janvier 2018 autour de
l’Intelligence Artificielle , une nouvelle
promotion est prévue pour la rentrée!
• Une formation intensive aux
méthodologies de développement
• Un mentorat dédié
• Et une mise en application
directement lors de missions chez nos
clients.

75

WEB
E-COMMERCE
PRÉSENTATION DE L’ACTIVITÉ
Voyages-sncf.com est devenu OUI.sncf le 7
décembre 2017. Nous sommes un acteur majeur
du tourisme en Europe, expert de la distribution
du train et de la destination France.

2 place de La Défense
92800 Puteaux
https://www.oui.sncf

1
CHIFFRES CLEFS
Création : 2000
Effectif : 1200

CHIFFRES DATA
Effectif Data : difficile à dire,
la Data est un peu partout
chez nous…
La Data chez OUI.sncf
1,5 milliard de recherches par an
33 millions de voyages possibles
1 milliard d'emails envoyés par an
100 téraoctets de données gérées
par mois

TECHNOLOGIES EXPLOITÉES
• Hadoop, Spark, Hive, Scala, Python, Java,
MongoDB, Redis, Elasticsearch
• Architecture physique HP d’une quinzaine de
machines avec une distribution Hortonworks
2.5.3. Stockage / traitements : Hadoop / Hive /
Spark. Ingestion de données : HDF (composant
DataFlow) qui permet de manipuler les flux
de données en amont et en aval du stockage/
traitements (principalement NIFI, Kafka).
Sécurisation : Ranger / Kerberos. Et les outils de
restitution (dataviz) : SAS, Qlik et Elastichsearch
76

OUI.sncf
propose
plusieurs
offres
de
transporteurs tels que SNCF, Eurostar, Thalys,
TGV Lyria ; trois compagnies de bus, 400
compagnies aériennes ; 280 000 hôtels
référencés ; plus de 25 000 offres de séjours ;
30 loueurs de voitures, etc. OUI.sncf est présent
dans 11 pays européens et 45 dans le reste du
monde via un total de 67 sites internet et mobiles,
4 boutiques et un service de call-center. OUI.
sncf emploie plus de 1 200 personnes dont deux
tiers dédiés aux marchés français et européen.
QUELQUES MOTS SUR LA CULTURE
D’ENTREPRISE
« I feel good » : ces 3 mots résument bien notre
culture d’entreprise. Avec une moyenne d’âge de
34 ans, le bien-être au travail est notre moteur
(d’ailleurs nous sommes cette année dans le
top 20 des entreprises qui respectent le mieux
l’équilibre vie pro / vie perso) afin d’attirer et
fidéliser des talents sur-sollicités à l’extérieur.
Culturellement parlant, nous nous définissons
comme une ex start-up qui a grandi mais qui
en a gardé l’esprit. L’innovation est dans notre
ADN, la remise en question constante aussi.
Nous sommes une entreprise agile, résolument
technophile où les initiatives sont encouragées :
vous voulez tester quelque chose de nouveau ?
Allez-y, et si c’est intéressant, intégrons-le dans
notre SI ou notre Backlog de projets. Beaucoup
de fonctionnalités actuelles de notre site sont
issues de cette démarche.
LES PROBLÉMATIQUES DATA
L’équipe « Big Data Marketing » est chargée,
entre autres sujets, de faire de la Data un levier
d’optimisation de nos investissements médias
et marketing. Nos algorithmes d’Intelligence
Artificielle gèrent aujourd’hui plusieurs millions
d’euros de budget et nous permettent d’enchérir
de manière ciblée et automatique pour maximiser
le ROI sur les différents médias.
Nous observons que peu d’entreprises (à peine
une dizaine d’acteurs dans le monde) relèvent
actuellement le défi de créer ce type d’outil.

WEB
E-COMMERCE
Nous sommes également entrain de construire
notre « Data Lake ». Cela fait suite aux besoins
exprimés par nos équipes de pouvoir accéder
à la donnée de l’entreprise (client, marketing,
performance, qualité etc.) facilement et en temps
réel, afin de pouvoir créer plus de valeur pour
l’entreprise et améliorer notre offre services tout
en respectant RGPD.
C’est notre projet « In data Oui trust ». Actuellement
en phase de déploiement, nous montons pour le
moment l’infrastructure nécessaire à un projet
de cette envergure (rappelez-vous le volume de
données que nous traitons par mois). Il devrait
être totalement exploitable dès cette année pour
certains cas d’usage métiers et complètement
opérationnel en 2020.
La Data est également exploitée techniquement
par nos équipes de développement pour nous
permettre de gérer les contraintes générées par
notre offre. Par exemple, le calendrier des petits
prix qui utilise un système de cache prédictif
afin de ne pas sur-solliciter les bases de données
tarifaires de la SNCF.

PROCESSUS DE
RECRUTEMENT

COMPÉTENCES
TECHNIQUES
DATA ENGINEER :
Différents profils nous intéressent
• Vous êtes un développeur confirmé
avec plusieurs projets impliquant
de fortes compétences en
industrialisation à votre actif (sujets
de performance, cache, résilience,
charge, optimisation de mémoire etc.)
et connaissez les bases de Hadoop
et de Spark. Vous souhaitez évoluer
dans le Big Data.
Ou alors
• Vous êtes un Data Engineer confirmé
(3 ans d’expérience minimum dans
le Big Data) et êtes un fervent
Craftsman
Ou encore
• Vous êtes jeune diplômé et avez
effectué votre stage de fin d’études
dans un environnement technique Big
Data et souhaitez continuer dans ce
secteur

1. Prise de contact téléphonique RH
2. Entretien Opérationnels + test
3. Entretien RH

PRÉVISIONS DE
RECRUTEMENT DATA
POUR 2019

QUALITÉS REQUISES
• Passionné(e) par le digital et à
l’écoute du monde open source
académique pour l’utilisation de
nouvelles technologies/algorithmes.
Rigoureux (se) et sachant prendre
des initiatives en étant force de
propositions

Approximativement :
• 2 Data Scientists
• 3 Data Engineers
• 1 Data Analyst
• 1 Data Miner

La Data Science : moteur de
l’innovation pour faire grandir nos
clients

• 2 architectes Big Data
• 2 DevOps Big Data

77

CONSEIL

63 rue de Villiers
92200 Neuilly-Sur-Seine
https://carrieres.pwc.fr

CHIFFRES CLEFS
Création : 1849
CA : 37,7 milliards d'euros
Effectif Monde : 236 000 collaborateurs
Effectif France : 5 400 collaborateurs
Présent dans 158 pays

PRÉSENTATION DE L’ACTIVITÉ
Cabinet d'audit et de conseil, PwC est un
réseau international de 236 000 collaborateurs
dans le monde dont 6400 en France & Afrique
francophone. Acteur engagé, PwC continue sa
transformation pour renforcer la confiance sur le
marché et accompagner les acteurs de l'économie
dans leur réussite, à travers des missions d'audit,
d'expertise comptable et de conseil (stratégie,
management, transactions, cybersécurité, data &
analytics, juridique & fiscal).
QUELQUES MOTS SUR LA CULTURE
D’ENTREPRISE
PwC propose une évolution de carrière rapide
et des opportunités de mobilité internationale
dans l’ensemble des pays de son réseau. Outre
les compétences techniques et une exigence
d'excellence, la dimension humaine est importante
dans tous les métiers. Elle est au cœur des
politiques de ressources humaines. Côté Data &
Analytics, la communauté est très active chez PwC !
Des événements, des challenges, des échanges
avec les experts des différents métiers, et des
Data meet-up sont organisés régulièrement.
LES PROBLÉMATIQUES DATA
En forte croissance et porteurs de gros enjeux
stratégiques, les sujets Data & Analytics chez PwC
sont au cœur de tous les métiers : conseil, audit,
fusion-acquisition, juridique & fiscal, etc.

CHIFFRES DATA
Effectif : 250 collaborateurs

TECHNOLOGIES EXPLOITÉES
• Langages : SQL, R, OLAP, NoSQL, Matlab,
Scala, Julia et Python.
• BI : Tableau Software, QlikView,
MS/Power BI, Alteryx, etc.
• Bases de données : HBase, MongoDB,
Cassandra, SQL Server, etc.
• Robotic Process Automation : UIPath

78

PwC accompagne ainsi ses clients dans leur
transformation Data & Analytics en assurant
la supervision complète des projets. Les
collaborateurs Data & Analytics développent
une forte expertise métier afin de définir le
cadre permettant de répondre à l’enjeu client :
définition des cas d’usage, relationnel avec les
métiers, évangélisation de la donnée, formation
des équipes, exécution - du management de la
donnée à l’analyse et la restitution.
PwC développe également des espaces dédiés
comme la Delta Room pour des ateliers de Data
Design ou de restitution; ou bien le DataLab qui
abrite de nombreux composants techniques (data
lake, Cloud…) et méthodologiques.
Les compétences Data & Analytics se concentrent
notamment autour des sujets suivants :
• Innovation et performance (churn, optimisation,
marketing analytics, connaissance client, etc.),
• Transformation de la fonction d’audit et du
contrôle interne grâce à l’utilisation de la Data,
• Accompagnement et conseil sur les grands sujets réglementaires et de conformité de la gestion des données,

CONSEIL
• Diagnostic de processus et conseil (process
mining, process intelligence).
Enfin, très porté sur l’innovation, PwC s’intéresse
de près aux nouveaux sujets qui peuvent aider
à accompagner au mieux les clients : audits
de Blockchain, Robotics Process Automation
(RPA), Intelligence Artificielle, etc.
Une mission Data chez PwC, c’est quoi ?
• Un accompagnement à la mise en place d’un
service Data & Analytics pour l’audit et le
contrôle interne d’un grand groupe industriel
français.
• Une mission de revue de code (et son optimisation) d’un scoring pour un grand groupe
bancaire français.
• La mise en place d’un data lake et de cas
d’usage associés pour la direction financière
et le contrôle de gestion d’un acteur mondial
de l’énergie.
• Un diagnostic complet sur les actions à réaliser pour respecter la réglementation GDPR
entrée en vigueur en mai 2018.

PROCESSUS DE
RECRUTEMENT
1. Un premier entretien RH
classique. Cet entretien est suivi d’un
test d’anglais.
2. Un deuxième entretien avec un
opérationnel. Un questionnaire
peut être envoyé pour identifier la
sensibilité à la Data.
3. Un dernier entretien avec un associé
pour valider le recrutement.

QUALITÉS REQUISES
• Excellent sens relationnel et d’écoute
dans le cadre de missions de conseil
• Très bonne communication orale,
qualité rédactionnelle et esprit de
synthèse
• Curiosité intellectuelle, agilité
• Esprit d’équipe, humilité et sens de
l’initiative
• Maîtrise de l’anglais

COMPÉTENCES
TECHNIQUES
CONSULTANT DATA & ANALYTICS :
• Forte appétence pour l’exploration et
l’analyse de la Data
• Excellentes capacités analytiques et
de synthèse
• Connaissance technique du traitement
de la donnée, de la collecte, de la
modélisation, de l’analyse jusqu’à la
restitution des résultats
CONSULTANT DATA GOUVERNANCE :
• Excellentes compétences
rédactionnelles et orales
• Curiosité pour les sujets liés à la mise
en conformité et à la gestion des
données (Data Privacy GDPR, Sûreté,
Sécurité, Prévention/Santé, Fraude,
etc.)
DATA SCIENTIST :
• Solides compétences en
Mathématiques / Informatique /
Econométrie / Traitement du signal /
Recherche Opérationnelle
• Expérience dans l’implémentation
de solutions basées sur le Machine
Learning et l’Intelligence Artificielle
et compréhension poussée des
méthodes statistiques

PRÉVISIONS DE
RECRUTEMENT
DATA POUR 2019
PwC recrute en continu des profils Data
& Analytics juniors et expérimentés.

Un

environnement

encourageant

l'esprit d'initiative et d'innovation, une équipe
dynamique dans laquelle je me développe à
tous les niveaux. Tout le monde est à l'écoute
avec l'esprit de collaboration et d'entraide
dans une excellente ambiance de travail.
Un junior de l’équipe
79

BANQUE /
ASSURANCE

8 rue du Sentier
75002 Paris
jobs@qonto.eu

PRÉSENTATION DE L’ACTIVITÉ
Qonto propose un compte pro avec un IBAN
français ainsi que des services variés pour
faciliter la comptabilité et la gestion financière
de ses clients professionnels, qu’ils soient
indépendants, start-up, TPE ou PME.

CHIFFRES CLEFS

Basée à Paris, la start-up a obtenu l'agrément
d'établissement bancaire pour répondre aux
exigences de l’Autorité de Contrôle Prudentiel
et de Résolution (ACPR), rattachée à la Banque
de France.

Création : avril 2016

De nombreux services sont disponibles :

Effectif : + de 90 collaborateurs
(dont 1/3 sur la partie Tech)
20 millions d'euros levés en série B
(soit 32 M€ levés en tout, la levée
la plus importante pour une néobanque
française, auprès d'investisseurs tels que
Valar - créé par Peter Thiel, fondateur de
Paypal - Alven et la Banque Européenne
d'Investissement)
+ de 25 000 entreprises clientes
en juin 2018
(1 an seulement après le lancement)

• Interface sur laquelle plusieurs types d’utilisateurs pourront se connecter avec différents
droits (administrateur, responsable d’activité,
comptable, etc.)
• Outil de gestion des factures et des notes de
frais (photos prises et uploadées directement
sur le compte, avec bientôt la possibilité de
mentionner la TVA)
• Possibilité de synchroniser le compte Qonto
avec d’autres applications
• Intégration d'écritures comptables en lecture
seule ou à l'inverse, export de données en fichier CSV ainsi que l'ajout de labels sur chacune des dépenses
• Service client de qualité disponible 6 jours / 7
(30 min d'attente en moyenne avant une prise
en charge)

CHIFFRES DATA
Effectif Data : 4 personnes

TECHNOLOGIES EXPLOITÉES
• Micros services : Flask, Celery
• Algorithmie : Python
(NumPy, pandas, scikit-learn)
• PostgreSQL
• Redis
• Elasticsearch
80

Bien d’autres fonctionnalités sont à venir pour
accompagner les clients dans leurs gestion
financière au quotidien.
QUELQUES MOTS SUR LA CULTURE
D’ENTREPRISE
L’équipe tech doit être à l'aise sur plusieurs
stacks, curieuse, obsédée par la qualité,
la scalabilité et la fiabilité des produits. La
culture “open-source” est assez présente et les
innovations ou nouvelles technologies sont les
bienvenues.

BANQUE /
ASSURANCE
En rejoignant Qonto, vous intégrez une équipe
talentueuse de 90+ personnes et évoluez dans
un environnement stimulant et ambitieux.
Qonto est installé en plein coeur du “Silicon
Sentier”.
Nos valeurs : Ambition - Service - Simplicité Efficacité - Transparence.
Celles-ci prévalent autant pour leurs clients que
leurs collaborateurs ! Avec une moyenne d’âge
de 29 ans nous conservons une dynamique
forte à l’image de notre volonté de bousculer
l’industrie bancaire pour la rendre simple
efficace et transparente !
Régulièrement, nous organisons des événements
d'équipe : petit-déjeuners, déjeuners, apéros.
Chez nous, gare à ne pas laisser son ordinateur
déverrouillé sous peine d'approvisionner toute
l'équipe en chouquettes le lundi suivant !
LES PROBLÉMATIQUES DATA
• Aide automatique à la comptabilité
• Prévision de trésorerie, cashflow
• Détection de fraude intelligente

PROCESSUS DE
RECRUTEMENT
1. Vidéo-call - entretien RH (45min)
2. Cas pratique sur site (2 à 3h)
3. 2 à 3 entretiens opérationnels
(30min chacun)
4. Entretien final avec l'un des 2
fondateurs
5. Offre !

PRÉVISIONS DE
RECRUTEMENT
DATA POUR 2019
Un Data Scientist expert en fraude

OBJECTIFS À HORIZON 2019-2020
• Renforcer l'équipe :
100+ nouveaux employés (CDI) dans les 12
prochains mois
• Développer le produit :
core banking propriétaire grâce à notre
agrément d'établissement de paiement obtenu
en juin 2018 (pour permettre par exemple une
ouverture de compte encore plus rapide, mais
aussi un système de prévention de la fraude
plus poussé), services de crédit, d'assurance,
en partenariat avec d'autres Fintechs, dans
une logique "d'open banking"
• S'étendre à l'international :
lancement de l'Espagne,
magne début 2019

l'Italie,

No pain, more gain!

l'Alle-

81

CONSEIL
PRÉSENTATION DE L’ACTIVITÉ
Quantmetry est un cabinet spécialisé dans
l’Intelligence Artificielle. Nous accompagnons
nos clients de bout en bout : de l’identification
des cas d’usage jusqu’à l’implémentation dans
les SI en passant par la réalisation d’algorithmes.

52 rue d’Anjou
75008 Paris
recrutement@quantmetry.com

CHIFFRES CLEFS
Création : 2011
Effectif : 80 collaborateurs

CHIFFRES DATA
Équipe Data : 65 Data Scientists,
Data Engineers & Architectes

TECHNOLOGIES EXPLOITÉES
• Hadoop
• Spark
• Hive
• Pig
• Impala
• SQL
• Bash
• R ou Python
• Qbox : station de travail du Data Scientist

82

Quantmetry accompagne ses clients dans
l’élaboration de leur stratégie et la réalisation de
projets innovants en Big Data et en Intelligence
Artificielle. Grâce à notre équipe de passionnés
constituée de Data Architects, Data Engineers
et Data Scientists, nous sommes très impliqués
dans notre écosystème via Anova, notre startup studio et DataJob, salon de recrutement des
métiers de la Data. Ce qui nous anime est notre
esprit de pionnier, c’est pourquoi nous dédions
20% de notre activité à la R&D, nous permettant
de toujours garder une longueur d’avance.
Quantmetry est une entreprise en plein essor et
cherche donc toujours de nouveaux profils pour
accompagner cette croissance.
QUELQUES MOTS SUR LA CULTURE
D’ENTREPRISE
Quantmetry s’investit beaucoup dans la
communauté Data. Nous sommes, par exemple,
à l’initiative du Meetup Paris DataLadies, qui vise
à mettre en lumière les femmes dans l’univers
de la Data. Expert de son secteur, Quantmetry
assure à ses collaborateurs une montée en
compétences rapide sur les problématiques
de Data Science et de Big Data et de belles
perspectives d’évolution liées à la croissance de
la société.
Esprit d'équipe et partage de connaissances sont
des valeurs clés de Quantmetry qui organise tous
les trimestres des Team-Buildings, échange de
façon hebdomadaire sur des sujets techniques
ou business au travers du « Journal club » et sur
des retours d’expériences missions et projets
lors des sessions « Partage & Harmonie », une
matinée par mois.
LES PROBLÉMATIQUES DATA
Quantmetry valorise la donnée de ses clients afin
de répondre à leurs enjeux métier. L’équipe a pu
intervenir sur différentes thématiques telles que :
• La maintenance prédictive
La surveillance de système, l’optimisation de plan
de maintenance, l’anticipation de panne sont
quelques-unes des applications déjà traitées
par l’utilisation d’algorithmes performants
dans la détection de signaux faibles ou de la
survenance d’événements rares.

CONSEIL
• La Supply Chain
De l’idée à la mise en œuvre, Quantmetry s’insère
dans une démarche de traitement de données
massives sur des problématiques d’amélioration
des prédictions de ventes, de réduction des coûts
d’immobilisation des stocks, d’amélioration des
rotations et d’optimisation des trajets.
• La fraude
La digitalisation du processus de souscription dans
les secteurs assuranciels ou bancaires amène les
acteurs à mieux s’armer contre la fraude, connue
et nouvelle. Le Deep Learning non supervisé est
un des outils que met en œuvre Quantmetry pour
répondre à cette problématique.
• La santé
Nous accompagnons les institutions publiques
(centres de recherche, hôpitaux) et entreprises
privées sur des problématiques diverses telles
que l’analyse de texte (rapports médicaux...),
l’analyse
d’images
(radiographies…),
la
recherche de molécules et l'aide au diagnostic.
• Industrialisation
Exploiter la valeur des donnés et obtenir un ROI
passe par l’intégration des analyses prédictives
dans les processus opérationnels et le système
d’information en production. Les enjeux
technologiques, humains et méthodologiques
doivent être adressés pour réussir vos projets.
Quantmetry benchmarke les technologies
adaptées au cas métier, définit l’architecture du
système d’information cible et développe les
composants prédictifs. Quantmetry participe
aussi à la conduite du changement auprès des
équipes métier.
RÉFÉRENCES
• BPCE 		
• EURONEXT 		
• AIR LIQUIDE
• CRÉDIT AGRICOLE
• GROUPE MNH
• ALSTOM
• ...

•
•
•
•
•
•

GROUPE VYV
PSA
GRT GAZ
SERVIER
EDF
ORANGE

PRÉVISIONS DE
RECRUTEMENT
DATA POUR 2019
Quantmetry prévoit de recruter une
trentaine de profils (Data Engineers,
Data Scientists et Consultants en
Stratégie Digitale) au cours de l’année.

L'INFO EN +
Quantmetry est à l’initiative de DataJob
- salon annuel de recrutement autour
des métiers de la Data www.datajob.fr

PROCESSUS DE
RECRUTEMENT
1. Un entretien téléphonique
avec un chargé de recrutement
2. Un exercice technique à réaliser chez
soi
3. Un entretien technique avec un Data
Scientist ou un Data Architect
4. Un entretien consulting
5. Un entretien final avec un membre
de la direction

COMPÉTENCES
TECHNIQUES
POUR DES POSTES EN DATA SCIENCE :
• Connaissances solides en R
ou Python et autonomie sur
l’environnement UNIX/LINUX
• Connaissances solides en Machine
Learning
• Une culture générale sur les
technologies du Big Data
• Une première expérience en conseil
ou une appétence pour ce domaine
serait un plus

QUALITÉS REQUISES
• Bonnes capacités d’expression
• Curiosité intellectuelle
• Autonomie

Au contact de profils issus
d’univers différents, on apprend tous les
jours et on peut facilement monter en
compétences.
83

CONSEIL
PRÉSENTATION DE L’ACTIVITÉ
Quinten est une société d’experts de l’IA
qui bâtit aux côtés des équipes métiers, des
solutions efficaces pour ses clients.

8 rue Vernier
75017 Paris
recrutement@quinten-france.com

CHIFFRES CLEFS
Création : 2008
Effectif : 65 collaborateurs
30% de croissance moyenne par an
+ 350 projets Data Science réalisés

C’est la raison d’être de Quinten depuis sa création
à Paris en 2008 : contribuer à l’amélioration
de la performance des organisations par
l’exploitation du plein potentiel des données en
mobilisant une expertise et des technologies de
premier plan en IA.
Véritable précurseur, artisan d’une IA humaine
et éthique, Quinten réalise l’alchimie entre
Data Science et usages métiers au travers
d’applications métiers intelligentes.
Fort de plus de 10 ans d’expérience, Quinten
compte plus de 350 projets réussis dans des
secteurs tels que la santé, l'assurance, la banque,
l'industrie, la cosmétique et les médias.
Notre société, autofinancée depuis sa création,
connaît une croissance annuelle moyenne de
l’ordre de 30% et est le partenaire stratégique
de plusieurs entreprises de premier plan dans
le cadre de leur programme de transformation
numérique.
Notre mission : faire entrer l’IA dans les usages
quotidiens au service de l’épanouissement des
organisations.

TECHNOLOGIES EXPLOITÉES
• Langages :
Python, R, Javascript, React.js
• Système de traitement :
Hadoop, Spark, Hive
• Logiciels propriétaires :
- Q-finder, algorithme d'IA utilisé sur
notre centre de calcul.
- Cristal, plateforme de visualisation
des résultats

84

Notre combat : mettre fin aux fantasmes
suscités par l’IA et à ses promesses non tenues,
en prenant le parti de l’Intelligence Augmentée
plutôt que celui de l’Intelligence Artificielle.
QUELQUES MOTS SUR LA CULTURE
D’ENTREPRISE
Ayant toujours à cœur de renforcer son expertise,
Quinten repose sur des valeurs fondatrices qui
contribuent au développement de la société
depuis son origine : qualité, innovation, humilité,
impératif de la satisfaction client, convivialité,
remise en cause et esprit d’équipe.

CONSEIL
LES PROBLÉMATIQUES DATA
Idée fondatrice : les statistiques, l’apprentissage
automatique et l’Intelligence Artificielle sont
difficiles d’accès pour les non-initiés. Les
prédictions réalisées par ces technologies ne
peuvent être expliquées de manière simple
au commun des mortels. Cet aspect « boîte
noire » est un problème car il est important de
comprendre le pourquoi d’une recommandation
avant de l’exécuter, surtout lorsque les
enjeux sont élevés. Imaginons à présent une
technologie qui permette d’apprendre et de
raisonner plus vite que l’Homme sur un sujet
précis, et qui propose des recommandations
compréhensibles sans bagage particulier en
informatique ou en mathématiques. Ce système,
Quinten l’a mis au point. L’algorithme Q-Finder
est au coeur de la plateforme d’Intelligence
Augmentée développée par Quinten.
Fort
d’une
approche
personnalisée
et
structurée, Quinten accompagne ses clients de
la définition de leurs besoins à la valorisation
de leurs données en leur proposant les outils
d’interprétation et de visualisation adéquats.
Quinten agit ainsi sur toute la chaine de valeur
de l’analyse de données et la structuration à
la Data Visualisation, en passant par l’analyse
prédictive et prescriptive.
RÉFÉRENCES
• SANOFI 		
• RENAULT 		
• L'OREAL 		
• BPCE		
• IMA		

•
•
•
•
•

EREN
SAFRAN
GIVAUDAN
ALLIANZ
M6 PUBLICITÉ

PROCESSUS DE
RECRUTEMENT
1. Un entretien RH avec l’un des
directeurs associés
2. Un entretien opérationnel avec le
directeur des opérations / directeur
technique avec mise en situation à
partir de use case
3. Un ou deux entretiens avec un
consultant Data Scientist ou
Directeur de projet

PRÉVISIONS DE
RECRUTEMENT
DATA POUR 2019
• 6 Data Scientists seniors /
Project Managers
• 6 Data Scientists juniors
• 3 directeurs de projets
• 2 experts Machine Learning
• 4 développeurs web Front-end
et Back-end
• 2 architectes Big Data
• 10 stagiaires ingénieurs de fin

COMPÉTENCES
TECHNIQUES
• Profils issus des grandes écoles
d’ingénieurs, la double compétence
Ingénieurs/écoles de commerce est
appréciée
• Première expérience de Data Scientist
réussie en cabinet de conseil
• Savoir décrypter les enjeux
stratégiques d’un métier, d’un service,
d’une organisation
• Vouloir développer la stratégie Data
au près des directions métiers
• Pour les Directeurs de projet, 10 ans
d’expérience en cabinet conseil

QUALITÉS REQUISES
• Bonne capacité de réflexion
• Curiosité
• Esprit d’équipe
• Appétence pour la difficulté et
l’innovation de rupture
• Penser et partir de l’usage

85

MARKETING
DIGITAL

73 rue d’Anjou
75008 Paris
jobs@realytics.io

CHIFFRES CLEFS
Création : 2014
Levées de fonds : 3 millions d'euros
Effectif : 35 collaborateurs

CHIFFRES DATA
6 Data Scientists / Engineers
8 milliards de visites analysées
380 millions de visites scorées

TECHNOLOGIES EXPLOITÉES
• Data Science :
Python, pandas, scikit-learn, Spark, HiveQL,
Network X, Gensim, Pymc, SciPy, NLTK
• Data Tech :
Hadoop (HDFS), Amazon EC2, Microsoft
Azure, Kinesis, Elasticsearch, InfluxDB,
PostgreSQL

86

PRÉSENTATION DE L’ACTIVITÉ
1ère plateforme d’analytics TV en temps réel,
Realytics permet à ses clients, annonceurs et
agences, de mesurer l’impact d’une publicité TV
sur leurs supports digitaux (site web, application
mobile, call centers) et leur fournit les données
nécessaires afin d’optimiser leurs plans média
selon leurs KPIs business ou branding et de
mieux connaître l’audience touchée en TV.
QUELQUES MOTS SUR LA CULTURE
D’ENTREPRISE
Rejoindre Realytics, c’est rejoindre une
entreprise lauréate Happy at Work et surtout
participer au développement d’une start-up en
pleine croissance qui repousse constamment
ses limites ! C’est également faire partie d’une
équipe performante, très motivée et soudée,
dans un cadre stimulant : un environnement
start-up décontracté et libéré au cœur de Paris.
LES PROBLÉMATIQUES DATA
La plateforme Realytics permet de mesurer
l’efficacité d’une campagne TV sur l’écosystème
digital, et ce à travers l’analyse de tous les
indicateurs propres à chaque annonceur.
L’équipe Data est à la pointe des techniques de
mesure, et de nouveaux modèles et algorithmes
sont constamment développés pour garantir
l’excellence aux clients de Realytics. Le
challenge est double : assurer la précision de la
mesure en manipulant des volumes de données
conséquents, sous une contrainte de quasi
temps-réel.
L’ampleur des données accumulées depuis le
lancement de Realytics permet d’utiliser des
techniques d’analyse prédictive issues de nos
algorithmes de Machine Learning, pour anticiper
la performance des futures campagnes des
annonceurs.

MARKETING
DIGITAL
L’amélioration de ces algorithmes prédictifs
est un second sujet de veille permanente. Pour
tout Data Scientist, c’est l’occasion de mettre
en chantier des techniques très sophistiquées
s’appuyant sur des sources de données très
variées.
À terme, la capacité à prédire correctement
permettra de construire la campagne optimale
i.e. celle qui maximise la performance vis à
vis du budget de l’annonceur. C’est là encore
une opportunité, pour le Data Scientist, de se
confronter à des problématiques ardues, et
de contribuer au but ultime de Realytics : faire
basculer l’achat média TV vers le programmatique.
Enfin, d’autres sujets occupent une place
importante au sein de l’équipe Data : traitement
de signal, traitement de l’image, détection
d’anomalies, analyse sémantique, etc.

PROCESSUS DE
RECRUTEMENT
1. Un premier contact téléphonique
2. Un entretien opérationnel d’1h
3. Un entretien avec le CTO

COMPÉTENCES
TECHNIQUES
DATA SCIENTIST :
• Profil mathématiques/statistiques
avec de bonnes connaissances en
Machine Learning
• Maîtriser Python, pandas, scikit-learn,
Spark, HiveQL, Network X, Gensim,
Pymc, SciPy, NLTK
DATA TECH :
• Profil mathématique/développeur avec
de bonnes connaissances en Big Data
• Maîtriser Hadoop (HDFS), Amazon
EC2, Microsoft Azure, Kinesis,
ElasticSearch, InfluxDB, PostgreSQL

QUALITÉS REQUISES
• Grande capacité d’adaptation
• Curiosité intellectuelle
• Autonomie
• Initiative
• Écoute
• Pragmatisme
• Relationnel, esprit d’équipe

PRÉVISIONS DE
RECRUTEMENT DATA
POUR 2019
2 Data Scientist
2 stagiaires

• Vulgarisation du savoir

Ne crois jamais quelqu'un qui
prend ses décisions sans donnée. Mais
ne crois jamais quelqu'un qui prend ses
décisions en se basant uniquement sur
des données.

87

LES ENTREPRISES QUI RECRUTENT
INDUSTRIE

Rue des Jeunes Bois - Châteaufort
CS 80112 - 78772 Magny-les-Hameaux
www.safran-talents.com

CHIFFRES CLEFS
CA en 2017 : 16,5 milliards d’euros
Effectif global : 58 000
collaborateurs dans plus de 30 pays
3 domaines d'activité
Près de 8% du CA consacré à la R&D
Plus de 850 brevets déposés en 2017

CHIFFRES DATA
Création de Safran Analytics, une entité
dédiée au Big Data : janvier 2015
Effectif Safran Analytics :
39 collaborateurs

PRÉSENTATION DE L’ACTIVITÉ
Safran est un groupe international de haute
technologie, équipementier de premier rang
dans les domaines de l'aéronautique, de
l’espace et de la défense. Implanté sur tous les
continents, le Groupe emploie près de 58 000
personnes pour un chiffre d’affaires de 16,5
milliards d’euros en 2017.
En janvier 2015, Safran crée Safran Analytics,
une entité dédiée à la création de valeur à
travers les données qui pilote des outils et des
projets du Big Data pour toutes les activités du
Groupe.
QUELQUES MOTS SUR LA CULTURE
D’ENTREPRISE
Les locaux de Safran Analytics s’étendent sur
1500m², et ont été conçus en collaboration
avec les collaborateurs. Résolument novateurs,
ces lieux ont été pensés pour encourager
la créativité, le transfert des compétences
et l’innovation : Data Lab, Quiet Room, salle
de conférence pour exposer librement de
nouveaux sujets, Creative Room… Ces espaces
sont à l’image du mode de fonctionnement de
Safran et de sa culture d’entreprise.
Safran figure dans le Top 100 Global Innovators
de Thomson Reuters. L’entreprise est également
labélisée « Happy at work France » 2018* et
classée parmi les quatre entreprises préférées
des futurs ingénieurs dans le classement
Universum.
*un palmarès réalisé par le site meilleures-entreprises.com

TECHNOLOGIES EXPLOITÉES
• Langages : Python, Scala, JavaScript/
TypeScript, CSS, HTML
• Frameworks : Spark, Hadoop,
AngularJS, ReactJS
• Bases de données SQL/NoSQL
• Linux, Docker

88

LES PROBLÉMATIQUES DATA
Les données sont partout chez Safran et le Big
Data est un levier de croissance pour améliorer
les performances du Groupe et lui permettre de
développer de nouvelles activités.
Safran Analytics a pour mission d'accompagner
les sociétés du Groupe dans la création de
valeur à travers l'exploitation de leurs données.
Logistique, services utilisateurs, amélioration
produit, ressources humaines… Il y a plus d’une
centaine de métiers chez Safran, soit plus
de cent thématiques d’exploration pour les
Data Scientists, et des millions d’applications
possibles !

LES ENTREPRISES QUI RECRUTENT
INDUSTRIE
PROCESSUS DE
RECRUTEMENT

COMPÉTENCES
TECHNIQUES

Toutes les candidatures se
font via le site internet Safran :
www.safran-talents.com

DATA SCIENTIST :

1. Une pré-qualification téléphonique
avec les ressources humaines
2. Un entretien téléphonique
opérationnel d’1h.
3. Un test d’anglais et un test de
personnalité à effectuer en ligne.
4. Un entretien physique avec les
ressources humaines
5. Une ½ journée d’entretiens
comprenant :
• Plusieurs tests techniques d’1h
chacun avec 3 interlocuteurs.
• Si les tests sont concluants, un
entretien avec le Comité de
Direction et l’équipe des ressources
humaines.

• Bonnes connaissances en
mathématiques/statistiques
• Maîtrise des logiciels statistiques (R,
SAS, Matlab, SPSS, NumPy, etc) et des
outils de visualisation
SOFTWARE ENGINEER :
• Très bonne capacité en algorithmique
et résolution de problèmes
• Familiarité avec le concept et les
outils de la tendance DevOps (Docker,
Ansible, etc.), ainsi que le cloud
DATA ENGINEER :
• Très bonne capacité en algorithmique,
optimisation et calculs de complexité
• Maitrise des méthodes de calculs
distribués et de déploiement de
conteneurs

Une réponse sera fournie dans les
5 jours suivant la demi-journée
d’entretiens.

QUALITÉS REQUISES
PRÉVISIONS DE
RECRUTEMENT
DATA POUR 2019
Safran Analytics prévoit d’embaucher
une quarantaine de profils Data, tous
profils confondus : architectes Big
Data, Data Scientists, Data Analysts,
Data Engineers, Software Engineers full
stack et devops, Chef de projets Data,
Digital Asset Manager, Scrum Master,
Product Owner, UX Designer, Ingénieur
Ergonomie et Facteurs humains,...

•
•
•
•
•

Curiosité intellectuelle
Créativité
Enthousiasme
Envie de progresser
Bonnes capacités d’expression et de
vulgarisation

89

LES ENTREPRISES QUI RECRUTENT
INDUSTRIE

39 quai Lucien Lefranc
93300 Aubervilliers
www.saint-gobain-recherche.fr
www.saint-gobain-experience.com

CHIFFRES CLEFS SAINT GOBAIN
Création : 1665
CA en 2017 : 40,8 milliards d’euros
Présent dans 67 pays
Effectif : +179 000 collaborateurs
+100 nationalités
950 groupes de production et
+4100 points de vente

CHIFFRES CLEFS
SAINT GOBAIN RECHERCHE
Création : 1978
Effectif global : + 470 collaborateurs
19 nationalités
74 brevets déposés en 2017
85% des ingénieurs sont doctorants
25 thèses CIFRE en permanence

CHIFFRES DATA
SAINT GOBAIN RECHERCHE
Equipe Data : 20 Data Scientists

TECHNOLOGIES EXPLOITÉES
• Python,
• R,
• Cluster Spark
90

PRÉSENTATION DE L’ACTIVITÉ
Saint-Gobain conçoit, produit et distribue des
matériaux et des solutions pensés pour le bienêtre de chacun et l’avenir de tous. Ces matériaux
se trouvent partout dans notre habitat et
notre vie quotidienne : bâtiments, transports,
infrastructures, ainsi que dans de nombreuses
applications industrielles. Ils apportent confort,
performance et sécurité tout en répondant aux
défis de la construction durable, de la gestion
efficace des ressources et du changement
climatique.​
Saint-Gobain Recherche est l’un des huit grands
centres de recherche de Saint-Gobain. Basé
en région parisienne, ses grands domaines
d’application sont liés au verre, aux couches
et revêtements de surface, aux matériaux de
construction et à l’habitat en général. Préparer
le futur en imaginant les produits et procédés
de demain autour de l’habitat, l’énergie et
l’environnement, tel est le quotidien de ses
équipes de recherche. Chez Saint-Gobain, un
produit sur quatre n’existait pas il y a cinq ans !
QUELQUES MOTS SUR LA CULTURE
D’ENTREPRISE
Saint-Gobain assure l’épanouissement professionnel
de ses collaborateurs via une politique interne
prônant la mobilité, la diversité, l’engagement et le
développement des talents. Très impliquée dans
la Responsabilité Sociétale, l’entreprise défend des
valeurs fortes : respect des collaborateurs, intégrité,
loyauté, solidarité, légalité, santé et sécurité au
travail. Les carrières ne sont pas figées chez SaintGobain, les perspectives d’évolution sont variées et
le partage du savoir fortement encouragé !

LES ENTREPRISES QUI RECRUTENT
INDUSTRIE

LES PROBLÉMATIQUES DATA
Le Datalab du Groupe Saint-Gobain est une
cellule R&D dédiée à la conception de produits
et de services innovants pour faire face aux défis
énergétiques et environnementaux de demain.
Les Data Scientists identifient les enjeux et
problématiques métiers afin de déployer l’expertise
Data dans tous les secteurs du Groupe : Industrie,
Distribution, R&D…
• Analyse de données pour les Directions
Marketing du Groupe, en particulier analyse des
ventes en ligne et analyse d’activité des sites
web (Data-driven Analytical marketing) ;
• Analyse statistique et optimisation du
fonctionnement des lignes de production (Datadriven manufacturing) ;
• Etudes exploratoires dans le domaine des
mathématiques appliquées…

PROCESSUS DE
RECRUTEMENT
1. Un entretien opérationnel avec un test
technique de 30 minutes à réaliser

COMPÉTENCES
TECHNIQUES
DATA SCIENTIST :
• Très bonnes connaissances en
mathématiques / statistiques
• Maîtriser les langages R et Python
• La connaissance d’Hadoop et de
Spark est un plus
INGENIEUR BIG DATA :
• Maîtriser les technologies du Big Data :
NoSQL, Hadoop, Spark…

PRÉVISIONS DE
RECRUTEMENT DATA
POUR 2019
Saint-Gobain prévoit de recruter des
profils Data en continu.

2. Un entretien RH
3. Un entretien avec un membre de la
direction

QUALITÉS REQUISES
• Esprit de synthèse
• Créativité et dynamisme
• Excellentes capacités relationnelles

91

MARKETING
DIGITAL

Station F, 5 parvis Alan Turing
75013 Paris
hiring@scibids.com

CHIFFRES CLEFS ENTREPRISE
Création : 2016
Effectif : 14 collaborateurs
Levée de fonds : 2 800 000 euros
Moyenne d’âge : 30 ans
>40 clients partout dans le monde

PRÉSENTATION DE L’ACTIVITÉ
Depuis 2016, la majeure partie des publicités
digitales est achetée en temps réel, au sein de
bourses, par le biais d’enchères, à l’instar des
marchés financiers. La valorisation de chaque
opportunité d'achat est donc au cœur de la
publicité moderne mais constitue un problème
scientifique complexe encore irrésolu.
Scibids Technology, fondée en septembre 2016
par deux ingénieurs des Ponts et Chaussées
(dont un docteur en Machine Learning) repousse
l’état de l’art scientifique dans la modélisation des
processus d’enchères publicitaires et apporte par
ce biais un surplus de performance significatif
aux acheteurs médias (=“trading desks”) clients
de la solution.
Scibids a été désignée par BPI France et le
Ministère de la Recherche comme faisant partie
des 62 start-up créées en 2016 les plus innovantes
et sélectionnée par le magazine Business Insider
parmi les 100 start-up à suivre en 2017.
QUELQUES MOTS SUR LA CULTURE
D’ENTREPRISE
Chez Scibids on a la naïveté et la goujaterie de
penser qu’on a une vraie culture Data :

CHIFFRES DATA
3 pôles Data qui regroupent
5 collaborateurs dont 2 PhD
15To de données traitées par jour
500 nouvelles lignes en base
par seconde

TECHNOLOGIES EXPLOITÉES
Google Cloud Platform, BigQuery,
Python, C++, PHP & Symfony…
On attend que vous nous expliquiez
pourquoi on devrait passer sur vos
technos préférées !

92

• DATA POINTS : Scibids ne tolère pas les
convictions personnelles, uniquement les
raisonnements argumentés par des data points.
• AUTOMATISATION : aucune tâche répétitive
ne survit à l’ingéniosité, tout peut et doit être
craqué/scalé/automatisé !
• TEAM WORKING : du développeur aux sales en
passant par le support, tous les membres de Scibids
possèdent des stock options et sont tournés vers le
même objectif : augmenter le nombre de clients et
augmenter la valeur par client !
• ARBITRAGE : toutes nos décisions sont basées
sur l’estimation de la variance et de l’espérance,
même l’achat d’une grille de loto !
LES PROBLÉMATIQUES DATA
Le but de Scibids est d’établir un algorithme de
« real-time bidding » optimal du point de vue
d’une agence de publicité cliente de Scibids, c’està-dire performant pour une très grande variété
de campagnes et d’objectifs, et compatible avec
la plupart des plateformes de trading média
utilisées par l’agence au quotidien. Ce but induit
des problématiques fortes en Data Science et en
Data Engineering.

MARKETING
DIGITAL
• DATA SCIENCE/DATA ENGINEERING : une
des difficultés majeures pour Scibids est le
caractère inhérent large-scale des problèmes
de Machine Learning rencontrés (plusieurs
dizaines de milliards d’impressions remontant
en base de données par client). Afin de faire
tourner des algorithmes mathématiques à la
pointe du Machine Learning (estimation de
densité en haute dimension, …) sur les téraoctets
de données manipulées, Scibids a développé
sa propre plateforme ALEVEL de Machine
Learning large-scale.
• DEV BACKEND : Intégrer notre produit aux
différentes plateformes de trading du marché,
fluidifier le Data Flow entre ces plateformes
extérieures et la plateforme ALEVEL, et assurer
la scalabilité du code et des algorithmes est un
travail d’orfèvre réservé aux plus talentueux des
Data Engineers !

PROCESSUS DE
RECRUTEMENT
1. Un entretien exploratoire + skills testing
2. Un entretien avec les fondateurs
3. Prises de références

PRÉVISIONS DE
RECRUTEMENT DATA
POUR 2019
2 Data Scientists
2 Dev Backend
1 Software Engineer

QUALITÉS REQUISES
• Philosophie de ne faire les choses
qu’une fois, aime automatiser un
maximum les tâches.
• Sens de l’engagement, capacité de
traduire des résultats techniques en
recommandations opérationnelles
pour remplir les objectifs business.
• Savoir coder de manière simple et
concise.

COMPÉTENCES
TECHNIQUES
DATA SCIENTIST :
Pré-requis :
• Niveau master en mathématiques
appliquées (e.g statistiques, probas,
recherche opérationnelle, Machine
Learning)
• Expérience professionnelle (stage
ok) dans l’analyse de données (e.g.
statisticien, Data Scientist) avec
implémentation d’algorithmes dans
un langage de programmation (e.g.
Python, C++)
Souhaitées :
• 3 ans d’expérience professionnelle /
PhD dans l’analyse de données (e.g.
statisticien, Data Scientist), avec
l’acquisition d’une réelle expertise en
mathématiques appliquées à des jeux
de données de grande taille
• Expérience professionnelle/académique
de développement dans un langage de
base de données
DEV BACKEND :
Pré-requis :
• Connaissance avancée de PHP, HTML,
CSS, JS
• Connaissance de SQL & Python
• Fort intérêt et capacité à apprendre
de nouveaux langages de
programmation si besoin
Souhaitées :
• Expérience professionnelle en
Symfony (stage ok)
• Expérience professionnelle de travail
avec les APIs
• Veille technologique sur les technos web
DATA ENGINEERS :
Pré-requis :
• Connaissances approfondies d'un ou
plusieurs langages de programmation
• Maîtrise du SQL
Souhaitées :
• Avoir une première expérience sur
le travail de la donnée (extraction,
transformation, nettoyage, …)

Si tout est sous contrôle, vous
n’allez pas assez vite.
Mario Andretti
93

BANQUE /
ASSURANCE

14 rue Gerty Archimède
75012 Paris
contact@shift-technology.com

CHIFFRES CLEFS
Création : 2014
Levées de fonds : 40 millions de dollars
Effectif : 150 collaborateurs
Moyenne d’âge : 29 ans

CHIFFRES DATA
70 Data Scientists

TECHNOLOGIES EXPLOITÉES
• Langages : C#, .net, SQL, C++, Python
• Visual Studio

94

PRÉSENTATION DE L’ACTIVITÉ
Shift Technology est une start-up spécialisée
dans la Data Science et le Big Data au service
de la détection de fraude à l’assurance.
Concrètement, Shift Technology développe des
algorithmes permettant de modéliser l’analyse
de données variées pour détecter les signaux
forts et faibles de fraude.
Si la société a tout d’abord développé son offre
pour les assurances automobile et habitation,
elle s’est ouverte ensuite aux assurances santé
et se déploie aujourd’hui sur tous les autres
secteurs. Aujourd’hui, elle s’attaque à la gestion
de sinistres. Shift Technology a déjà conquis les
grands acteurs du marché français et accentue
sa présence à l’international notamment au
travers de ses 7 filiales (Boston, Singapour,
Tokyo, Londres…). Son objectif ? Conquérir le
monde entier de l'assurance !
QUELQUES MOTS SUR LA CULTURE
D’ENTREPRISE
Shift Technology, c’est une start-up jeune,
dynamique, qui grandit à toute allure. Forte d’un
produit innovant et d’équipes enthousiastes,
Shift Technology accueille ses collaborateurs
dans des bureaux décalés et conviviaux.
Retrouvez, dans la salle de réunion, les plans
des plus fameux vaisseaux spatiaux du cinéma
qui couvrent les murs des sols aux plafonds !
LES PROBLÉMATIQUES DATA
Shift Technology repère des motifs de fraude en
analysant des données extrêmement diverses,
non structurées, qui proviennent de sources
variées : déclarations de sinistres, contrats
d’assurance, données externes…

BANQUE /
ASSURANCE

Très opérationnel, chaque Data Scientist
bénéficie d’une forte exposition client et gère un
projet de A à Z, de la récupération des données
à la présentation finale au client ; en passant
par l’extraction de variables intelligentes et le
développement des algorithmes de détection
de fraude.
Shift Technology s’attaque également à de
nouvelles problématiques aux exigences
techniques fortes telles que la gestion
automatisée de sinistres.

COMPÉTENCES
TECHNIQUES
DATA SCIENTISTS :
• Bonnes connaissances en
mathématiques/statistiques ou profils
plus IT
• Savoir coder dans un langage de
programmation compilé est un vrai
plus (ex. C#, C++, Java)

PROCESSUS DE
RECRUTEMENT

PROJECT MANAGERS :
• Expérience significative en
management de projets et relation
clients. Une première expérience dans
le conseil représente un vrai plus

1. Un entretien téléphonique

DÉVELOPPEURS :
• Excellent niveau technique

2. Deux entretiens opérationnels avec
un Data Scientist puis un Team
Lead qui présente au candidat une
problématique Data concrète
3. Un entretien RH avec le manager

PRÉVISIONS DE
RECRUTEMENT DATA
POUR 2019
30 Data Scientists en fonction de la
croissance de la start-up ainsi que des
Project Managers et des développeurs.

• Expérience ou fort intérêt pour la
gestion de gros flux de données
(problématiques de performance,
passage à l'échelle, calcul distribué...)
ou pour la conception d'interfaces
web modernes (focus sur l'UX,
utilisation des derniers standards,
responsive...), en particulier de Data
Visualisation

QUALITÉS REQUISES
• Autonomie et force d’initiative
• Bonnes capacités d’expression et de
vulgarisation
• Bonne compréhension des enjeux
business
• Anglais courant

95

CONSEIL

12 rue Magellan
75008 Paris
https://jobs.smartrecruiters.com
SiaPartners/743999671782956consultant-e-data-science
https://jobs.smartrecruiters.com/
SiaPartners/743999671783509consultant-e-data-analyst

CHIFFRES CLEFS
Création : 1999
CA : 155 millions d'euros
Effectif : 1100 consultants
Implantation à l'international :
20 bureaux au travers de 15 pays

CHIFFRES DATA
Effectif Data : 35 consultants
Data Scientists à Paris, 50 Data Scientists
CA : 8 millions d'euros sur l’année 2017
auprès de plus de 30 clients
Bot Factory : près de 35 bots
développés auprès de nos clients

TECHNOLOGIES EXPLOITÉES
• Analyse et modélisation :
R, Python et librairies associées
• Prétraitement et connecteurs sur bases
de données classiques et Big Data
• Utilisation de framework API :
Flask, Slim et catalogue de données Swagger
• Maîtrise des techniques
de Machine Learning (et Deep Learning)
• Capacité de restitution et DataViz :
R-shiny, maîtrise de librairies JavaScript
96

PRÉSENTATION DE L’ACTIVITÉ
Notre practice Data Science permet de
regrouper au sein d’une même équipe de 50
personnes l’ensemble des talents sur le sujet
de la donnée : Data Analysts et Data Scientists,
et ceci afin de répondre aux problématiques
Data auprès de nos clients existants et à venir.
Notre approche reste plurisectorielle : Banque,
Assurances, Energies & Utilities, Transport &
Industrie en fort lien avec les activités de nos
practices sectorielles.
Nos expertises se basent sur la capture et
l’analyse de données, la modélisation à forte
valeur ajoutée (Machine Learning) et enfin la
capacité à restituer nos résultats sous forme
d’applications, plateformes et autres APIs.
“L'ensemble de nos livrables est supporté par
notre Plateforme Digitale, le SiaLab, et nos
cœurs algorithmiques, les bots."
Nos objectifs de développement sont ambitieux
pour les deux prochaines années : ouverture de la
practice Data Science à Montréal, passage à 100
consultants Data Scientists et une centaine de bots.
QUELQUES MOTS SUR LA CULTURE
D’ENTREPRISE
Leader des sociétés de conseil français
indépendantes et pionnier du Consulting 4.0,
Sia Partners a été cofondé en 1999 par Matthieu
Courtecuisse. Sia Partners compte plus de 1000
consultants dont 35% basés hors de France. Le
Groupe est présent dans 15 pays, les Etats-Unis
représentant le deuxième marché. Fidèle à son
approche innovante, Sia Partners explore les
possibilités offertes par l’Intelligence Artificielle,
investit dans la Data Science et développe des
consulting bots. Sia Partners est une partnership
mondiale détenue à 100% par ses dirigeants.
Nous sommes convaincus que la créativité,
l’énergie et l’engagement de nos consultants
font la force de Sia Partners. Sia Partners se
distingue par son positionnement original en
proposant à ses consultants de faire le choix
d’une spécialisation sectorielle ou fonctionnelle
dès leur arrivée. Nous croyons en nos consultants
et les aidons à développer une expertise, à
prendre des responsabilités en missions et
également dans le cadre du développement
interne.

CONSEIL
LES PROBLÉMATIQUES DATA
Nous accompagnons nos clients sur la mise en
valeur de leur socle de données. Notre approche
profondément ancrée sur la connaissance des
activités métier (Banque, Assurance, Energies,
Transport, Industrie,…) nous pousse à développer
des approches pragmatiques : prototypage
rapide et conception rapide d’applications
permettant une mise sur le marché rapide de
nos solutions à forte valeur ajoutée.

COMPÉTENCES
TECHNIQUES
DATA SCIENTISTS :
• Formation d’ingénieur avec un
excellent niveau en statistiques et
analyse quantitative
• Maîtrise d’un langage de type R
• Bases solides dans des langages de
script (Python, Perl, JS, Bash…) ou
compilés (C++, Java)

PROCESSUS DE
RECRUTEMENT
1. Entretien RH
2. Entretien avec un consultant Data
Science : Business case métier à
réaliser
3. Entretien Manager ou Senior
Manager Data Science : Expertise
sectorielle et métier
4. Entretien Directeur : Fit

PRÉVISIONS DE
RECRUTEMENT
DATA POUR 2019

• Expérience dans les environnements
UNIX/LINUX
DATA ANALYSTS :
• Formation de type ingénieur ou école
de commerce avec des compétences
en mathématiques/statistiques
• Connaissance de SAS, SQL voire R
• Forte sensibilité business
DATA ENGINEERS :
• Formation d’ingénieur ou en
informatique
• Connaissance des bases de données
SQL et NoSQL
• Maîtrise des frameworks Big Data
(Hadoop, Spark)

30 profils Data à recruter :
•
•
•
•

Data Scientists juniors : 12
Data Scientists confirmés et seniors : 8
Data Analysts : 6
Data Engineers : 4

L'un des axiomes de Sherlock est le
suivant : C'est une grossière erreur que d'émettre
des hypothèses avant d'avoir des données... car
on a tendance à déformer les faits pour étayer les

QUALITÉS REQUISES

hypothèses, au lieu que les hypothèses viennent
étayer les faits.

• Capacité analytique :
problem solving et synthèse

Dans les bois - Harlan Coben

• Pragmatisme
et compréhension métier
• Approche conseil : maîtrise des
techniques conseil et outils

97

CONSEIL

32 boulevard Haussmann
75009 Paris
www.starclay.fr/rejoindre-la-team/
www.welcometothejungle.co/
companies/starclay/jobs

CHIFFRES CLEFS
Création : 2011
CA : 6 millions d'euros
Effectif : 55 consultants
+80 projets réalisés
1 plateforme Big Data

CHIFFRES DATA
3 expertises :
• Conseil et pilotage de projets Data
• Expertises Techniques Big Data
• Data Science & Innovation Data

PRÉSENTATION DE L’ACTIVITÉ
StarClay est une société de conseil et d’expertises
technologiques spécialisée dans le traitement
et la valorisation des données issues du Big
Data. Les collaborateurs StarClay conseillent et
mettent en œuvre des solutions technologiques
et organisationnelles permettant à l’entreprise
d’extraire la valeur et le potentiel de ses données
(Architecture, Data Science, Apps, récupération
de données nouvelles, …).
StarClay accompagne ses clients sur deux axes
majeurs :
• L’innovation à partir de la donnée : Algorithmes
Recommandation, Ecoute ciblée, Prédictions
de marché, Algo Advisory, NLP, ChatBot, etc…
• L’industrialisation de plateformes et produits
Big Data : conseil pour définir la stratégie
Data, le pilotage pour assurer la réussite d’une
transformation Data Centric, l’expertise sur les
technologies Big Data et la Data Science pour
traiter de manière nouvelle les données.
QUELQUES MOTS SUR LA CULTURE
D’ENTREPRISE
Les futures personnes recrutées devront aussi
s’intégrer dans le projet de vie interne de
l’entreprise :
• Esprit start-up préservé dans un groupe qui
leur offre des opportunités d’innovation et
d’intervention dans des grandes entreprises
prêtes à investir dans la découverte de la
valeur ajoutée du Big Data.
• Avoir le sens de l’engagement et de la prise
d'initiative

TECHNOLOGIES EXPLOITÉES
• Backend : Elasticsearch (100%),
MongoDB (100%), Python (100%), Scala (100%),
Node.js (100%), PostgreSQL (100%)
• Frontend : AnguarJS (50%),
ReactJS (50%)
• Devops : AWS (20%), Ansible (20%),
Java (50%), GitLab (100%)
• Intégration Continue : Docker (50%),
Jenkins (75%), Scala Test (50%)
• Gestion de Projet : Redmine (75%),
JIRA & Confluence (75%), Trello (25%),
Slack (100%)
98

• Être inventif et aimer partager
connaissances (ou vos blagues)

vos

LES PROBLÉMATIQUES DATA
Leur domaine d'expertise s'étend autour de
quatre axes :
• CONSEIL : stratégie digitale, culture Data/
stratégie, Data-driven, Data innovation
opportunité Big Data…
• RÉALISATION :
plateforme Big Data,
architecture réactive / streaming, expertise
technologique…
• DATA SCIENCE : prédictions, analyse de

CONSEIL
corrélations, analyse de comportements, Text
Mining, Machine Learning, Deep Learning.
• DATA VISUALIZATION : dashboarding de
suivi temps réel, visualisation dynamique de
comportements, moteur de recherche Data,
cartographie, BI self-service…

PROCESSUS DE
RECRUTEMENT
1. Prise de contact
téléphonique avec notre RH
2. Un entretien RH suivi d’un petit test
technique
3. Un entretien final avec la direction et
débriefe sur le résultat des tests avec
un Leader Technique

PRÉVISIONS DE
RECRUTEMENT DATA
POUR 2019
Afin d’être en mesure d’accompagner
la croissance de StarClay et de pouvoir
répondre aux demandes clients de plus
en plus nombreuses, StarClay cherche
à recruter une quinzaine de personnes
d’ici 2019 !

COMPÉTENCES
TECHNIQUES
DATA ENGINEER :
• La programmation fonctionnelle vous
passionne par son élégance et sa
simplicité
• Le traitement réparti de données
massives est pour vous une vocation
• Les écosystèmes Hadoop / Spark ont
peu de secrets pour vous
DATA SCIENTIST :
• Vous intervenez sur des projets
complexes en Data Science (Machine
et/ou Deep Learning)
• Vous êtes un(e) passionné(e) des
techniques de Natural Language
Processing (NLP) et d’analyse
sémantique
SCRUM MASTER DATA :
• Vous avez eu l'occasion d'intervenir
sur des POC ou des projets Big Data
ou Data Science comme chef de projet
ou aMOA
• Vous avez maitrisez une des
techniques agiles suivantes :
méthode Scrum, Behaviour Driven
Development, lean start-up, SAFe,
design thinking

• Pôle Technique : 6 Data Engineers
• Pôle Data Science : 5 Data Scientists
• Pôle Conseil et Pilotage : 4 Chefs de
Projet / Scrum Master Data

QUALITÉS REQUISES
• Autonomie

We play magic
with Data

• Polyvalence
• Créativité
• Partage

99

MARKETING
DIGITAL

97 rue du Cherche-Midi
75006 Paris
https://teads.tv/

CHIFFRES CLEFS
Création : 2011
Effectif : +700
317 million de dollars de CA en 2017
35 bureaux dans 26 pays

CHIFFRES DATA
Effectif : 40% du département
Innovation (120 personnes) sont des
spécialistes de la Data mêlant Data
Scientists, ingénieurs et architectes
Big Data
1,2 milliard d’utilisateurs uniques
par mois
500k transactions concurrentes
par seconde
200k évènements analytiques ingérés
par seconde
Modèles de prédiction apprenant 105+
paramètres à partir de 107+ exemples,
prédictions exécutées en 1 ms et mises
à jour toutes les heures

TECHNOLOGIES EXPLOITÉES
• Scala (Spark, Akka, Breeze) +
Apache Beam (Google Dataflow)
• Framework de prédiction custom
• AWS - Elastic MapReduce pour l'exécution
des jobs de training
• Kafka, Cassandra, Redis, ElasticSearch,
Google BigQuery, Airflow, Docker/Kubernetes
100

PRÉSENTATION DE L’ACTIVITÉ
Fondée en 2011, Teads est l’inventeur des
formats publicitaires vidéos dits « out stream »
et est à ce jour la première plateforme média
mondiale. Nous sommes aujourd’hui présents
dans 28 pays et nous ouvrons de nouveaux
bureaux tous les mois.
Les plus grandes marques à travers la planète
font appel à nous. Un des enjeux de nos
clients est de disposer de données toujours
plus précises et pertinentes concernant leurs
campagnes publicitaires et leur audience. Avec
plus d’1,2 milliard d’utilisateurs uniques mensuels
nous disposons de données massives.
Au sein du département Innovation (120
personnes), l’équipe Data Science a pour mission
de fournir aux autres équipes la connaissance et
les outils permettant d’obtenir une vision claire
de leurs activités (agrégation de données sur
de multiples dimensions, analyses temporelles
qualitatives, indicateurs de performances) et
de leur permettre de prendre des décisions
stratégiques en temps réel comme à plus long
terme.
QUELQUES MOTS SUR LA CULTURE
D’ENTREPRISE
Faire partie de Teads signifie se confronter à des
challenges techniques aux côtés de passionnés
dans un environnement stimulant, mais pas
seulement. C’est faire partie d’une équipe
animée par le souhait de progresser ensemble
vers toujours plus d’excellence (community of
practice, reading group) sans oublier d’échanger
avec les membres de l’écosystème à l’occasion
de conférences, meet-up, etc.
Notre quotidien est international, c’est l’occasion
pour chacun de voyager aux quatre coins
du globe pour rencontrer les équipes locales
et mieux cerner les enjeux de notre métier.
Cette culture sans frontière est parfaitement
représentée à l’occasion de notre Summit
annuel, évènement hors norme qui rassemble les
équipes du monde entier dans une destination
exotique pour un moment unique et inoubliable.
LES PROBLÉMATIQUES DATA
La donnée est au coeur des activités de
Teads depuis sa création, que ce soit pour
le suivi et le reporting des campagnes

MARKETING
DIGITAL
publicitaires, représentant des dizaines de
milliards d'événements par jour, ou encore les
problématiques d’optimisation de leur diffusion.
Notre premier challenge est de supporter la
croissance de notre activité. Cette croissance
soutenue (+50% YoY) exerce une pression
très importante sur notre infrastructure et
nous pousse à continuellement expérimenter
de nouvelles approches technologiques pour
l’ingestion, le traitement et l’analyse des
données.
Le secteur de la publicité est une source
inépuisable de challenges mêlant d’importantes
volumétries ainsi que des besoins de prédiction
en temps réel. Parmis les sujets de recherche
actuels, nous pouvons citer l’identification
cross-device, la prédiction d’inventaire ou
encore l’optimisation dynamique des formats
publicitaires selon les contextes de diffusion.

COMPÉTENCES
TECHNIQUES
DATA SCIENTIST :
• Compétences en Statistiques (i.e.
statistical analysis, regression
analysis...) et/ou Intelligence
Artificielle (i.e. Data Mining, Machine
Learning…) et ou Recherche
Opérationnelle
• Capacités à lire, analyser et critiquer
des articles scientifiques en vue de
travailler à leur implémentation
• Connaissances des technologies de
notre stack ou équivalents est un plus
(Scala et Spark principalement)
• Une expérience en Scala ou Java est
appréciée
INGÉNIEUR BIG DATA :

PROCESSUS DE
RECRUTEMENT
1. Premier contact téléphonique avec
l’équipe RH
2. Test technique pouvant se faire à
distance
3. Entretiens techniques (Manager &
membres de l’équipe)
4. Rencontre CTO et RRH

• Expérience avec des architectures
distribuées à large volume de
données et leur transformation (ETL)
préférée
• Bases solides en programmation objet
et fonctionnelle en Scala, Java et/ou
Python
• Familier avec les environnements
Linux/Unix et des bases de données
SQL/NoSQL
• Connaissance des frameworks de
virtualisation/containerisation et des
plateformes cloud (AWS/GCP)

QUALITÉS REQUISES
PRÉVISIONS DE
RECRUTEMENT DATA
POUR 2019
Recrutement de profils Data Scientists,
ingénieurs Big Data, architectes Big Data
pour les Feature Teams de Montpellier
et Paris sur l’année 2019 de manière
récurrente.

• Bonnes capacités de communication
écrites et orales ainsi qu’un bon esprit
d’équipe
• Curiosité intellectuelle pour les enjeux
métiers de l’industrie de la publicité

Playing to win !
101

MARKETING
DIGITAL
PRÉSENTATION DE L’ACTIVITÉ
Teemo est la plateforme Drive-to-Store qui
révolutionne le marketing des magasins
physiques.

39 rue Godot de Mauroy
75009 Paris
hiring@teemo.co

CHIFFRES CLEFS
Création : 2014
Levée de fonds :
1,7 million d'euros en 2016
et 15 millions en 2017
Effectif : 50 collaborateurs
Moyenne d’âge : 27 ans

Notre technologie unique génère du trafic
dans les magasins de nos clients en combinant
données de géolocalisation et algorithmes.
Nous mesurons avec précision l'impact de notre
solution pour optimiser la performance.
Plus de 100 clients dans le secteur de
l’automobile, l’alimentaire, le bricolage ou
encore l’ameublement (Volkswagen, Carrefour,
Brico Dépôt, Gautier) nous ont choisis pour
répondre à leur enjeu stratégique marketing
numéro 1 : attirer davantage de consommateurs
en magasin !
Co-fondée en 2014 par des anciens de Google,
de Criteo, et un serial entrepreneur du mobile,
Teemo
est
accompagnée
d'investisseurs
prestigieux tels que ISAI (BlaBlaCar) ou Index
Ventures (Criteo) et a levé 15 millions d’euros au
printemps 2017.
En hyper-croissance, Teemo est une entreprise
jeune et dynamique avec un objectif : devenir la
référence mondiale du Drive-to-Store !

CHIFFRES DATA
Répondre à 25 000 requêtes
par secondes en moins de 10 millisecondes
Faire de l’algo sur 100 TB de données
Stocker un flux de 40 000 événements
par seconde en temps réel

TECHNOLOGIES EXPLOITÉES
• Spark
• Vert.x
• Java
• Python

102

QUELQUES MOTS SUR LA CULTURE
D’ENTREPRISE
Malgré la moyenne d’âge de 27 ans, les bureaux
chaleureux au cœur de Paris et les pauses pingpong, Teemo n’oublie pas ses ambitions : devenir
à court terme le leader mondial du marketing
prédictif sur smartphone pour les retailers.
Jeune entreprise prometteuse, ambitieuse
et en pleine croissance, elle propose un
environnement de travail dynamique et
épanouissant pour participer à la construction
d’un produit qui va révolutionner le marketing
mobile. Les collaborateurs vivent une expérience
entrepreneuriale complète au sein d’une
équipe talentueuse et soudée. Ses valeurs ?
Esprit d'équipe, respect, audace, créativité,
responsabilité, orientation résultat... L’aventure
ne fait que commencer !

MARKETING
DIGITAL
LES PROBLÉMATIQUES DATA
Teemo offre à ses clients une solution Drive-toStore qui permet de cibler les clients potentiels
d'une enseigne pour les inciter à se rendre en
points de vente. L’équipe Data exploite les
dernières technologies de marketing prédictif
et du mobile pour opérer et optimiser les
campagnes. En s’appuyant sur l’historique des
lieux visités par les mobinautes, elle prédit
qui sont les prospects les plus chauds pour
une enseigne, les cible avec des publicités
personnalisées sur leurs smartphones, et
mesure les visites générées en magasin, tout en
optimisant la performance des campagnes.

PROCESSUS DE
RECRUTEMENT

COMPÉTENCES
TECHNIQUES
DATA SCIENTIST :
• Profil Mathématiques / Statistiques
avec des compétences en Machine
Learning
• Maîtriser Python
DATA ANALYST :
• Bonnes compétences analytiques
• Maîtriser SQL ou Google Bigquery
est un plus
DÉVELOPPEUR BACK END /
INGÉNIEUR BIG DATA :
• Maîtriser Java et/ou Python
• Maîtriser l’environnement Linux

1. Entretien RH
2. Deux voire trois entretiens
techniques d’1h avec des membres
de l'équipe
3. Rencontre avec les fondateurs

PRODUCT MANAGER :
• Bonnes compétences analytiques
• Avoir une expérience réussie avec la
méthode Agile

PRÉVISIONS DE
RECRUTEMENT DATA
POUR 2019

QUALITÉS REQUISES

• Data Scientists

• Être pragmatique et orienté résultat

• Être passionné
• Avoir l’esprit d’équipe

• Data Analysts
• Big Data Engineers
• Back-end software developers
• Product Manager

103

ÉDITEUR
DE LOGICIELS
LES
ENTREPRISES QUI RECRUTENT

51 rue Etienne Marcel
75001 Paris
https://www.tinyclues.com/careers/

1
CHIFFRES CLEFS
Création : 2010
Effectif : 85

CHIFFRES DATA
Effectif Data : 30

PRÉSENTATION DE L’ACTIVITÉ
Tinyclues est la solution leader de Marketing
Campaign Intelligence. Basée entièrement
sur l’Intelligence Artificielle, elle permet aux
marketeurs de générer du chiffre d’affaires
additionnel et d’augmenter l’engagement client
grâce à ses fonctions de ciblage intelligent et
d’optimisation de l’agenda de campagnes.
Tinyclues utilise des algorithmes de Deep
Learning, innovation majeure dans le domaine de
l'Intelligence Artificielle appliquée au marketing,
afin de détecter les futurs acheteurs de tout
produit, dans les jours suivant une campagne.
Des entreprises comme AccorHotels, Brandalley,
Cdiscount, Club Med, Conforama, Fnac Darty,
Lacoste, OUI.sncf, Rue du Commerce, Sarenza,
TUI, Vente-privee.com ou Vestiaire Collective
utilisent Tinyclues pour orchestrer plus de 600
millions de messages par mois sur des canaux
tels que l’email, les notifications mobiles, le
courrier, les centres d’appel ou Facebook.
Tinyclues a été listé comme « Vendor to Watch
» par Gartner dans son « Magic Quadrant for
Digital Marketing Analytics 2017 » et comme
Cool Vendor dans le rapport Gartner’s Cool
Vendor for Multichannel Marketing 2018.
QUELQUES MOTS SUR LA CULTURE
D’ENTREPRISE
L’organisation est très souple avec un partage
d’information formel et informel régulier.

TECHNOLOGIES EXPLOITÉES
• Scala, Python
• Spark, Mesos, Akka Stream
• Infrastructure :
AWS, Elasticsearch, Redshift, Mesos

À chaque saison sa tradition chez Tinyclues :
parties endiablées de Mölkky l’été dans les
jardins du Palais Royal, parties de FIFA l’hiver
dans la « secret room », apéros improvisés,
Social Thursday tous les jeudis soir, et encore
bien d'autres occasions...notamment pour les
gourmets ! Une chose reste immuable : le petitdéjeuner café-croissant du mercredi à 9h30
avec toute l’équipe !
L’échange, l’humilité et la bienveillance rythment
donc le quotidien, au sein d’un environnement
résolument tourné vers la Data.

104

ÉDITEUR
DERECRUTENT
LOGICIELS
LES ENTREPRISES QUI
LES PROBLÉMATIQUES DATA
Tinyclues est la seule entreprise de Martech
qui a réussi à adapter le Deep Learning au
contexte des données marketing first-party
avec une architecture unique d'apprentissage
multicouche non supervisé qui traite des
volumes de données énormes en SaaS.
Nous travaillons avec les plus grands
e-commerçants et retailers européens et
mondiaux. Nous analysons en profondeur les
bases de données de ces derniers et au lieu de
créer des segments basés sur les attributs et
les comportements explicites des clients, nous
traitons plutôt l'intégralité des données pour
détecter les schémas implicites («tiny clues»)
qui capturent toute la complexité de ce qui se
passe réellement. Nous consolidons ces modèles
implicites en une représentation abstraite de
haut niveau qui est ensuite utilisée pour prédire
avec précision qui est susceptible d'acheter un
produit ou service dans les prochains jours.
Notre socle technologique est basé sur les
langages de développement Python et Scala,
parfaitement adaptés au processing autour de
la Data. C’est le cœur de métier de Tinyclues.
Nous sommes entièrement sur le Cloud et nous
utilisons beaucoup d’outils qui tournent autour
de l’écosystème du calcul distribué. Dans ce
domaine, nos enjeux de traitement de données
sont énormes. Citons Spark, Mesos, Akka
Stream et beaucoup d’autres solutions “cuttingedge” pour tous les passionnés qui voudraient
nous rejoindre !

PRÉVISIONS DE
RECRUTEMENT DATA
POUR 2019

PROCESSUS DE
RECRUTEMENT
1. Entretien RH
2. Entretien avec un Engineering
Manager
3. Entretien avec l’équipe technique
(incluant le test technique ou une
présentation d’un projet dont le
candidat est fier)
4. Entretien avec le CTO

COMPÉTENCES
TECHNIQUES
DATA SCIENTISTS :
• Compétences en Deep Learning :
techniques de factorisation de
matrices, réseau de neurones
profonds, implémentation
d’algorithmes de Machine Learning
MACHINE LEARNING ENGINEERS :
• Capacité à construire des applications
de data processing efficaces et
élégantes
DATA ENGINEERS :
• Bonnes connaissances en
programmation sur Scala (structures
de Data, algorithmes)

QUALITÉS REQUISES
• Fort intérêt pour la Data
• Curiosité, humilité, proactivité

25 recrutements :
Data Scientists, Machine Learning
Engineers, Fullstack Engineers, Data
Engineers

Rejoignez une entreprise pionnière
dans le Marketing prédictif, basée
intégralement sur l’Intelligence
Artificielle !

105

ÉDITEUR
DE LOGICIELS
LES
ENTREPRISES QUI RECRUTENT
PRÉSENTATION DE L’ACTIVITÉ
Notre mission (chez Toucan Toco) : faire acte de
pédagogie pour transformer des données brutes
complexes en des DataViz et des histoires
interactives.

2-4 rue Paul Cézanne
75008 Paris
jobs@toucantoco.com

Nos utilisateurs : les métiers des directions
Marketing, Production, Financières, Ressources
Humaines ou Commerciales de grandes
organisations.
La pédagogie est au coeur de notre métier. Nous
nous appuyons sur le Data Storytelling pour aller
à l'essentiel et se focaliser sur les informations
pertinentes que l'entreprise va pouvoir retirer de
ces données.

CHIFFRES CLEFS
Création : 2014
Autofinancée
Effectif : 55 collaborateurs
Moyenne d'âge : 27 ans
40% de femmes
100 clients dont : Renault, Total, Axa,
BPCE, EDF, JCDecaux, Téréos, Vinci,
SNCF…

CHIFFRES DATA
Equipe back-end : 6 devs
Equipe front-end : 4 devs
Equipe full-stack : 3 devs
Equipe Devops : 1
260 Small apps déployées
Equipe Dev Globale : 15 collaborateurs

TECHNOLOGIES EXPLOITÉES
• Back : Python, Flask, pandas,
Celery, MongoDB
• Front : Vue.js, AngularJS, D3.js, RxJS

106

Notre produit : nous concevons des small apps
mobiles, simples à utiliser, faciles à mettre en
place, intégrées dans les SI existants et au
service de l'excellence opérationnelle des métiers
Ressources Humaines, Marketing, Financier,
Commerciaux et Directions Générales.
QUELQUES MOTS SUR LA CULTURE
D’ENTREPRISE
Savoir qui nous sommes et ce que nous voulons
être nous aide à décider comment recruter,
interagir et travailler chaque jour.
Une de nos valeurs ? WTFM b*tch, clin d'oeil à
la culture geek - RTFM - dévié ici en Write The
Fucking Manual. Le « B*tch » ? Parce qu’on ne se
prend pas au sérieux !
L’apprentissage et la transmission d’informations
et de compétences sont essentiels chez Toucan
Toco : tout le monde est tour à tour apprenti
et enseignant. Il faut aimer la pédagogie ! Nous
sommes une belle équipe, ambitieuse qui évolue
dans une ambiance saine et simple, propice à
l’épanouissement, il n’y a qu’à passer dans nos
locaux pour s’en rendre compte.
Les secrets de notre réussite ?
• Cadre challengeant et juste
• Des valeurs définies ensemble telles que « Each
One Teach One »
• Cours de méditation hebdomadaire
• Week-ends à la campagne

ÉDITEUR
DERECRUTENT
LOGICIELS
LES ENTREPRISES QUI
LES PROBLÉMATIQUES DATA
La surcharge de Data disponible en entreprise
entraîne une confusion dans leur traitement et
leur restitution. Les décisionnaires en entreprise
ont besoin de mieux comprendre leurs données
liées à leurs problématiques métiers précises,
pour prendre les meilleures décisions.

COMPÉTENCES
TECHNIQUES

Toucan Toco réconcilie le monde du web avec
le monde de l'enterprise software. Le premier
bénéficie d'une expérience utilisateur intuitive,
ergonomique et design lorsque le deuxième
réussit à s'adapter à des SI existants.

• Familier avec les concepts du JS tels
les promesses, la programmation
fonctionnelle, réactive…

Nous avons réussi à joindre ces deux mondes
avec une technologie d'excellence sur la
simplicité d'utilisation de nos applications et la
facilité d'intégration de notre solution chez nos
clients grands comptes.

PROCESSUS DE
RECRUTEMENT
1. Un entretien téléphonique
opérationnel d’une vingtaine de
minutes
2. Un entretien technique avec un
exercice pour comprendre la logique
du candidat
3. Un entretien avec l’un des fondateurs

DÉVELOPPEUR FRONT-END
JAVASCRIPT :
• Maîtriser JavaScript, AngularJS

• Intéressé par la création d’API
intuitives sur des objets complexes
DÉVELOPPEUR BACK-END PYTHON :
• Expérience sur des projets back-end
complexes, bonus sur un back-end
Data
• Très bonne connaissance de Python

QUALITÉS REQUISES
• Curiosité intellectuelle
• Pédagogie
• Vivacité
• Agilité professionnelle
• Soucieux de l’expérience utilisateur

4. Une rencontre avec toute l’équipe

Viens
PRÉVISIONS DE
RECRUTEMENT DATA
POUR 2019

participer

au

développement et la conception
de l’appli de Dataviz la plus cool du
marché !

• 3 développeurs front-end - CDI
• 3 développeurs back-end - CDI
• 3 développeurs fullstack - CDI
• 2 chefs de projet Data - Stage et CDI

107

MARKETING
DIGITAL

10 rue Henner
75009 Paris
job@tradelab.fr

CHIFFRES CLEFS
Création : 2011
Effectif : 220 experts
11 nationalités représentées
5 bureaux à l’international
35 trophées remportés
ère
1 Plateforme programmatique
française, 1er acheteur indépendant
(source SRI 2018)

CHIFFRES DATA
4 milliards de décisions d’achats
traitées par Tradelab chaque jour
Effectif Data : 40 collaborateurs
dont 25 Data Analysts, Big Data
Engineers et Software Engineers,
ainsi qu’une équipe de 4
personnes dédiée à la R&D

TECHNOLOGIES EXPLOITÉES
• Python
• Spark
• MongoDB
• Kafka
• Redis
• BigQuery
• Google Cloud
Dans la conduite de leurs différents projets,
les équipes Data de Tradelab utilisent
la méthodologie Scrum.
108

PRÉSENTATION DE L’ACTIVITÉ
Tradelab est une plateforme d’achat média
programmatique à destination des annonceurs
et des agences. Spécialistes du trading média en
programmatique – c’est-à-dire l’achat d’espaces
publicitaires (display et vidéo) sur desktop et
mobile, en temps réel et aux enchères – Tradelab
développe des technologies propriétaires afin
d’identifier et d’engager les audiences les plus
affinitaires des annonceurs, via le traitement de
larges volumes de Data en temps réel.
Tradelab profite également d'un partenariat
exclusif sur la collecte et l'exploitation de la
Data du groupe média international Webedia
(Allocine, 750g, Jeuxvideo.com ou encore
PurePeople). Ce partenariat lui permet
d'activer l’extension des audiences des 250
annonceurs, tous secteurs confondus, avec
lesquels la plateforme programmatique travaille
aujourd’hui.
Depuis son émergence il y a moins de dix ans,
le programmatique est porté à une vitesse
exponentielle par les avancées des technologies
de collecte et de traitement de la donnée. Ce
marché qui concentre aujourd’hui tous les
métiers liés à la Data – Data Scientists, Big
Data Engineers, Data Analysts – repose sur un
large potentiel d’innovation technologique pour
développer de nouveaux horizons.
QUELQUES MOTS SUR LA CULTURE
D’ENTREPRISE
Rejoindre Tradelab, c’est participer à une
véritable aventure intrapreneuriale ; l’humain est
au centre de notre expertise. Nous travaillons
chaque jour pour assurer à nos collaborateurs un
environnement de travail propice à l’innovation
et l’excellence opérationnelle. Les différents
membres de l’équipe peuvent ainsi développer
leur potentiel dans un esprit de bienveillance
et de partage. Les équipes sont composées
d’experts et de passionnés, qui évoluent sur
un système à hiérarchie plate où toutes les
personnalités peuvent s’exprimer pleinement et
profiter au mieux du dynamisme de la société.
Dès l’arrivée de nouveaux collaborateurs puis,

MARKETING
DIGITAL
tout au long de de leur carrière, Tradelab met
tout en œuvre pour favoriser l’intégration, la
collaboration, le développement et l’évolution
des compétences de chacun.
Nous proposons aux collaborateurs de
nombreux avantages pour garantir leur bienêtre au quotidien : masseuses présentes deux
fois par semaine, salle de sport, cours de cardioboxe et yoga, fruits frais à volonté, déjeuners
d'équipes etc. Bonne humeur, camaraderie,
challenges quotidiens et montée en compétence
rapide sont autant de raisons de rejoindre nos
équipes !
LES PROBLÉMATIQUES DATA
Les Data Scientists de Tradelab sont polyvalents
et étudient différentes problématiques liées à la
publicité en ligne et plus particulièrement au
programmatique :
• Élaboration des solutions qui permettent
d’optimiser les campagnes publicitaires basées
sur des algorithmes de Machine Learning à
des fins de classification / segmentation /
prédiction
• Développement des techniques de « Scoring »
automatique des utilisateurs
• Développement de techniques autour du
système de recommandation produit
• Représentation graphique des utilisateurs
• Processus aléatoire et chaîne de Markov
• Contrôle et monitoring des systèmes d’enchère
en temps réel.

PROCESSUS DE
RECRUTEMENT
1. Un entretien téléphonique RH

PRÉVISIONS DE
RECRUTEMENT DATA
POUR 2019
Tradelab recrutera des profils Data tout
au long de l’année.

COMPÉTENCES
TECHNIQUES
• Bonnes connaissances en
mathématiques/statistiques
• Première expérience en modélisation
mathématique, ou en conception et
mise en œuvre de solution Big Data
dans un contexte industriel (hors
académique) souhaitée
• Maîtriser Python, Java,
l’environnement Linux ; des
connaissances en Spark sont
appréciées

QUALITÉS REQUISES
• Esprit collaboratif
• Capacité à rédiger/compléter une
documentation fonctionnelle et/ou
technique
• Bon esprit de synthèse
• Capacités de vulgarisation

2. Un test technique à réaliser sur une
semaine suivi d’un débrief
3. Un entretien avec un responsable
RH et des membres de l’équipe
opérationnelle

It is a capital mistake to theorize
before one has data.
Sherlock Holmes

109

WEB
E-COMMERCE

164 rue Ambroise Croizat
93200 Saint-Denis
itrecruitment@vente-privee.com

1
CHIFFRES CLEFS
Création : 2001
CA : 3 milliards d'euros
Effectif : 6 000
Autre : 50 millions de membres
collaboration avec plus de 6 000 marques

PRÉSENTATION DE L’ACTIVITÉ
Le groupe Vente Privée connaît une période
de forte croissance. Une des conséquences de
ce succès est l’abondance et la diversité des
données accumulées qui vont des données sur
les produits aux données financières en passant
par les données comportementales, les données
de sécurité, etc. Le groupe a identifié comme
un facteur clé de croissance son aptitude à
exploiter cette immense masse dynamique
de données. Des moyens conséquents sont
désormais alloués à mettre en action un plan très
ambitieux de développement d’une Business
Unit Data avec une emphase particulière sur la
Data Science.
Dirigée par Lucas Carné - cofondateur et CEO
de Privalia, désormais membre du groupe Vente
Privée, lauréat de plusieurs prix prestigieux – et
opérée par Jérémie Jakubowicz, la BU Data a
comme objectif principal de rendre l’ensemble
du groupe « Data driven ». L’activité de la BU
consiste ainsi à :
• Stocker, traiter et consolider les données du
groupe pour les mettre à disposition du métier
sous une forme appropriée et conforme aux
différentes réglementations

CHIFFRES DATA

• Faire des analyses et des rapports à partir de
ces données

Effectif Data : 50

• Consommer ces données pour développer
des IA qui apportent de la valeur aux métiers

TECHNOLOGIES EXPLOITÉES
• AWS / GCP
• Docker / Kubernetes / Terraform
• Git / Gitlab
• Python / Bash / Scala / Java
• HDFS / Spark
• Kafka
• Scikit-Learn / Tensorflow / Keras

QUELQUES MOTS SUR LA CULTURE
D’ENTREPRISE
Dans la vie, on ne fait rien de grand sans les
autres, chez vente-privee vous trouverez
votre place dans une vie d’entreprise riche
et stimulante. Rejoindre vente-privee c’est
rencontrer des personnes attachantes et nouer
de vrais liens avec ses collègues.
Rejoindre vente-privee c’est rester en ligne avec
son époque et développer les technologies de
demain au service de la meilleure expérience
shopping qui soit. Dans la vie, le digital rythme
notre quotidien, chez vente-privee il est au
cœur de chacune de nos ambitions.
Rejoindre vente-privee c’est s’investir dans
un métier et avoir la possibilité d’en découvrir
d’autres par la suite. S’investir dans votre job et
tous ceux que vous exercerez chez nous. Dans

110

WEB
E-COMMERCE
la vie, il ne faut jamais dire jamais, chez VP vous
avez la possibilité de construire votre parcours
parmi une pluralité de métiers.
LES PROBLÉMATIQUES DATA
La Data Science a des implications transverses
pour le groupe. On peut citer :
• La prévision des volumes de ventes
• La prévision d’indicateurs clés
• Le pricing
• Les moteurs de personnalisation sur le front
(apps et web)
• Les moteurs de recherche intelligents
• La prévision des flux pour la logistique
• L’automatisation de la production des ventes
• La détection de fraudes
• L’acquisition intelligente de traffic
C’est un des leviers de croissance les plus
significatifs pour le groupe.

PROCESSUS DE
RECRUTEMENT
1. Entretien RH
2. Entretiens Techniques
3. Entretien Managérial

PRÉVISIONS DE
RECRUTEMENT DATA
POUR 2019
3 Data Engineers
5 Data Scientists
1 Data Architect

COMPÉTENCES
TECHNIQUES
DATA ENGINEERS :
Les Data Engineers ont pour mission
de récupérer la donnée sous toute
ses formes, la transformer, la faire
circuler dans les canaux pertinents,
d'encapsuler les modèles de Machine /
Deep Learning dans des API respectant
les contraintes de la production. Ce
sont des développeurs experts qui sont
spécialisés soit dans les piles dédiées
au stockage et à la manipulation des
données, soit dans le développement
d’API et qui possèdent un sens aigu des
modèles de Data Science.
DATA SCIENTISTS :
Les Data Scientists ont pour mission
de développer et d’assurer le suivi de
mise en production des modèles de
Machine Learning et Deep Learning.
Leur capacité à apprendre de nouveaux
concepts et outils, présenter de façon
synthétique des idées, challenger des
solutions existantes est essentielle.
Au-delà des aspects conceptuels, les
Data Scientists doivent être capables
de maîtriser toute la chaîne de mise en
production.
DATA ARCHITECTS :
Les Data Architects ont pour mission
de mettre en place l’architecture qui
va de la récupération des données à
la mise en place des API. Ce sont eux
qui s’assurent que l’architecture choisie
est cohérente avec les contraintes
de la production. Ils connaissent
parfaitement les forces et les faiblesses
de différents systèmes de stockage
et d’organisation des données,
qu’ils soient relationnels ou non, des
systèmes de flux de données et des
briques du réseau.

QUALITÉS REQUISES
• Curiosité
• Rigueur
• Fiabilité

Most of the world will make decisions
by either guessing or using their gut. They will
be either lucky or wrong
Suhail Doshi
111

BANQUE /
ASSURANCE
PRÉSENTATION DE L’ACTIVITÉ
Zelros est une start-up fondée en 2016 par
3 serial entrepreneurs experts de la Data, du
Machine Learning et du Digital. Notre ambition
est de créer le leader mondial de l'Intelligence
Artificielle pour les Assureurs.

Station F, 5 parvis Alan Turing
75013 Paris
jobs@zelros.com
www.zelros.com

CHIFFRES CLEFS
Création : 2016
CA : 1,5 million d'euros
Effectif : 12

CHIFFRES DATA
Effectif Data :
50% Data Scientists
50% Software Engineers

Nous développons une plateforme qui augmente
les employés de nos clients dans leurs activités
quotidiennes, afin de les rendre plus efficaces
et plus pertinents. A terme, nous déploierons
des agents cognitifs autonomes au sein des
Assureurs.
Aujourd’hui, Zelros est une équipe de
passionnés, reconnue dans le milieu du Machine
Learning et de l’Intelligence Artificielle. Notre
produit est quotidiennement utilisé chez des
Assureurs comme Axa, CNP Assurances, Natixis
Assurances, MAIF et CBP.
Depuis 2016, nous organisons le concours du
Meilleur Data Scientist de France. La dernière
édition a rassemblé pendant 2h plus de 350
participants à Station F, autour d’un dataset
sociétal pour Emmaüs.
QUELQUES MOTS SUR LA CULTURE
D’ENTREPRISE
Nous sommes une start-up composée de
collaborateurs expérimentés. Vous ferez partie
des premiers membres d’une entreprise unique
en son genre, en forte croissance, dans un
secteur innovant à très fort potentiel.
Notre culture d’entreprise récompense la prise
d’initiatives, la transparence et la culture du
résultat orienté client.

TECHNOLOGIES EXPLOITÉES
• Intelligence Artificielle :
Python / scikit-learn / Keras / SpaCy
• Back-end : Node.js
• Front-end : Angular
• Base de données : PostgreSQL
• Infrastructure :
Docker / RabbitMQ / Azure

112

LES PROBLÉMATIQUES DATA
Chez Zelros, les problématiques Data sont
doubles :
• Du côté R&D
Vous concevrez, développerez et déploierez les
fonctionnalités de l’Intelligence Artificielle de
l’Assureur de demain.
• Du côté Opérations
Vous accompagnerez nos clients dans la prise
en main afin de maximiser l’engagement des
utilisateurs finaux.

BANQUE /
ASSURANCE
PROCESSUS DE
RECRUTEMENT

COMPÉTENCES
TECHNIQUES

1. Un premier entretien téléphonique
de 30 min avec un fondateur

DATA ENGINEER :
Vous avez le profil si :

2. Un test technique à préparer chez soi
puis à présenter à l’équipe R&D

• vous programmez en Python,
Node.js depuis au moins 2 ans

3. Un entretien physique avec chacun
des 3 fondateurs

• vous souhaitez vivre une aventure
et construire un produit ambitieux
• vous êtes curieux, créatif et vous
aimez échanger
C’est un plus si :

PRÉVISIONS DE
RECRUTEMENT DATA
POUR 2019

• vous avez un Github étoilé
• vous programmez depuis plus
de 5 ans
• vous pratiquez le Machine Learning

Vous souhaitez rejoindre une équipe en
hypercroissance (x4 en 12 mois) où les
opportunités de briller sont nombreuses ?
Nous créons 30 postes, à la fois en R&D
et en Opérations

QUALITÉS REQUISES
• Appétence pour l’esprit start-up
• Vivre dans un environnement multiculturel et parler anglais
• Work hard, play hard
• We need leaders, not followers

SOLUTION ENGINEERS :
Vous avez le profil si :
• vous connaissez bien les Systèmes
d’Information d’entreprises
• vous associez à la fois un bagage
technique et une approche
fonctionnelle
• vous voulez progresser dans la
gestion de projet et souhaitez
apprendre à gérer une relation
client
• vous souhaitez vivre une aventure
et construire un produit ambitieux
C’est un plus si :
• vous avez un sens aigu du service et
un excellent relationnel client

Zelros = nom généré par un réseau
de neurones RNN entraîné sur
100 000 noms de sociétés
issues de Crunchbase.

• vous aimez manipuler les données
et souhaitez découvrir le monde du
Machine Learning
• vous connaissez les métiers Banque
et Assurances
• vous avez déjà travaillé dans un
environnement Produit / Plateforme
Logicielle

113

NOS CONSEILS

115

SE FORMER EN DATA
La Data connaît un essor sans précédent et
ses métiers ont le vent en poupe. Il peut être
tentant de s’y orienter au vu du contexte actuel,
d’autant plus que la tendance va s’accentuer.
Avant de se lancer, mieux vaut toutefois se
poser les bonnes questions et anticiper.

EST-CE QUE MON PROFIL
PEUT INTÉRESSER LES
EMPLOYEURS DE LA
DATA ?
Tout d’abord, il vous faut faire le point sur vos
compétences.
Ici, nous pouvons envisager trois cas de figure
compatibles avec les métiers de la Data :
• Vous évoluez déjà en mathématiques/
statistiques
et
souhaitez
monter
en
compétences dans l’univers de la Data
Science : dans ce cas-là, il faudra muscler la
partie développement/codage pour pouvoir
s’insérer facilement.
• Si vous êtes issus d’une école d’informatique
et disposez de compétences techniques
(administrations de bases de données,
développeur
Full-stack
ou
Back-end,
architectes SI, ingénieurs logiciel) une
spécialisation est possible en fonction de vos
compétences. Vous pouvez par exemple vous
tourner vers les métiers du Big Data (ingénieur
ou architecte Big Data) où vos compétences
IT seront valorisées. Pour être Data Scientist,
il faudra également de très bonnes bases en
mathématiques/statistiques ! Jetez un coup
d’œil à nos fiches métiers pour y trouver plus
de détails.
• Vous êtes issu d’une école de commerce
avec une coloration Data mais coder n’est
pas votre domaine de compétences ? Vous
pouvez alors prétendre à des postes moins
techniques comme chef de projet Data ou
Business Analyst orienté marketing.

116

Enfin, si vous êtes diplômé d’une Ecole
d'Ingénieurs, vous pouvez vous orienter vers la
Data car les compétences pluridisciplinaires sont
très appréciées en France et à l’étranger ; il sera
néanmoins préférable de s’être spécialisé en
Mathématiques/Statistiques puis en informatique/
Big Data au sein de l’école ou d’avoir complété sa
formation par un Master Spécialisé en Big Data.

SE FORMER PAR SOIMÊME OU COMPLÉTER
SA FORMATION
Quelles que soient les formations envisagées, il
faut savoir que s’auto-former en Data demande
un investissement personnel conséquent et
une
veille
méthodologique/technologique
constante !
Il existe des MOOC (formations en ligne
certifiantes) que vous pouvez réaliser seul
et qui vous permettent d’acquérir les bases
techniques et théoriques de la Data. Parmi ces
différents MOOC, on retrouve notamment :
• « Fondamentaux pour le Big Data » de
Mines-Télécom. Cette formation gratuite
de 4h par semaine durant 6 semaines est
destinée aux personnes ayant une formation
en mathématiques ou suivant un master
de type "Big Data - Gestion et analyse des
données massives".
• « Machine Learning » de Stanford sur la
plateforme Coursera (payant).
• « Le parcours Data Scientist » d’Open
Classroom (payant)
Ces MOOC sont en effet des certifications
valorisables auprès de nombreuses entreprises
recrutant dans le domaine de la Data.
Parallèlement, la bonne approche consiste
à faire preuve de curiosité et à se renseigner.
Les métiers de la Data Science et du Big Data
sont encore récents et évoluent constamment.

SE FORMER EN DATA
N’hésitez pas à rencontrer un maximum
d’acteurs du secteur afin d’avoir une vision
globale des problématiques et des enjeux. Lisez
sur le sujet ! Voici quelques ouvrages :
• « Fluent Python »
O'Reilly Media, 2015

de Luciano Ramalho,

• « Data Science : fondamentaux et étude de
cas » de Éric Bienart et Michel Lutz, Eyrolles,
2018
Il est également possible de participer aux
événements, conférences et autres meet-up qui
se multiplient afin de voir un maximum de cas
d’usage ! En novembre se tient notamment le
salon DataJob qui est un carrefour dédié aux
acteurs de la Data pour échanger sur leurs
projets, se rencontrer et recruter.
Pour aller plus loin, voici quelques lectures plus
techniques :
• « L'Apprentissage profond » de Ian
Godfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville,
éditions Massot/Quantmetry, 2018
• « Comprendre le Deep Learning Introduction aux réseaux de neurones » de
Jean-claude Heudin, Science eBook, 2016
• « Intelligence artificielle » 3e édition de
Stuart Russell et Peter Nrovig, Pearson, 2010

PARTICIPER À DES
CHALLENGES DATA
Après avoir acquis des compétences en Data,
il est possible de se confronter à la pratique
à travers de nombreux concours/challenges
organisés en ligne. Les plus connus sont sans
aucun doute :
• Kaggle
• Datascience.net

obtenant les meilleures performances. On peut
notamment citer le défi Titanic sur la plateforme
Kaggle : idéal pour débuter, il intègre du Machine
Learning pour la prédiction de la survie des
passagers de ce célèbre navire.
Ces challenges sont un excellent moyen de
se confronter à des cas réels et de monter en
compétences tout en valorisant sa formation
auprès des entreprises sur le marché.

SE RECONVERTIR VERS
LES MÉTIERS DE LA
DATA
Lorsque l’on souhaite se reconvertir, il faut parfois
accepter un temps de transition pas forcément
facile : malgré ses années d’expérience dans des
domaines connexes, il faudra parfois accepter
des positions plus juniors afin d’assoir vos
compétences sur ce nouveau terrain de jeu.
Il n’y a pas de gap de salaire à aller chercher
à court terme et cette évolution vers la Data
doit vraiment être considérée comme un projet
de vie professionnelle qui offre de nombreux
avantages sur le long terme : sécurité de
l’emploi, challenge intellectuel, rémunération…
La Data conquiert chaque jour de nouveaux
domaines métiers ou sectoriels et les
perspectives de carrière sont plus diverses pour
les aventuriers de la Data que par le passé.
Il est donc tout à fait possible de se reconvertir
dans les métiers de la Data. La curiosité sera
votre meilleure alliée dans votre reconversion.
Vous devez connaître vos atouts et ce qu’il est
possible pour vous selon votre profil. Ensuite, il
ne vous restera qu’à choisir votre voie entre les
différentes formations et vous serez prêt afin de
décrocher votre emploi dans la Data !

Ce sont des plateformes web où des entreprises
proposent des problèmes en science des
données et offrent un prix aux candidats

117

LES MÉTIERS DE LA DATA
Ces catégories sont faites pour vous aider à y voir plus clair dans les appellations que les entreprises
utilisent dans leurs fiches de postes. Nous avons en effet essayé de dégager les grandes tendances
du marché, toutefois rien n’est figé et selon les entreprises des nuances peuvent apparaître.

L'ARCHITECTE
BIG DATA

LE DATA
ENGINEER

L’architecte Big Data intervient le plus souvent
en amont de l’organisation du traitement de la
donnée.

L’ingénieur Big Data s’occupe de la maintenance
au quotidien des bases de données et des
frameworks Big Data. C’est également lui qui fait
migrer les bases de données et les frameworks
des entreprises vers les évolutions les plus
récentes.

Son rôle est de mettre en place toute
l’infrastructure technique nécessaire à la collecte
et au traitement de gros volumes de données.
Grâce à sa vision d’ensemble des technologies
Big Data, il s’assure de la cohérence de la
structure des bases de données mais aussi des
frameworks afin qu’ils soient en phase avec les
besoins de l’organisation et adaptés aux enjeux
de l’entreprise.
Il élabore des schémas de systèmes de gestion
de données qui facilitent l’acquisition et la
circulation des données, qu’il affine et surveille
en permanence.
DIAGRAMME DE COMPÉTENCES
DE L'ARCHITECTE BIG DATA
Big Data
Gestion
de Projets

Il est responsable du maintien de la solution
Big Data développée : il réalise des tests et des
évaluations sur la structure pour être sûr que
celle-ci résiste au poids généré par la masse de
données exploitée par les Data Scientists.
Il s’occupe également de la construction des
pipelines de données et fait en sorte qu’elles
soient disponibles pour les autres métiers Data.
Il maîtrise à la perfection les frameworks du
Big Data comme Hadoop et Spark et est
évidemment un as des bases de données (SQL
et NoSQL).
DIAGRAMME DE COMPÉTENCES
DU DATA ENGINEER

BDD

Big Data
Gestion
de Projets

BDD

Code

Vulgarisation

5

4

3

2

Code

Vulgarisation

1

Machine
Learning

Business

5

4

3

2

1

Machine
Learning

Business
Data
Visualization

Deep Learning
Maths
Data
Visualization

118

Deep Learning
Maths

LES MÉTIERS DE LA DATA
LE DATA
SCIENTIST
Le Data Scientist est à la croisée de trois
domaines que sont les mathématiques,
l’informatique et le business.
Au cœur de la valorisation des données, il
connait les enjeux et les problématiques
stratégiques de l’entreprise et met en place
des algorithmes qui y répondent.
Le Data Scientist comprend les besoins métiers
et définit les indicateurs cohérents, analyse
les données pertinentes à l’aide d’algorithmes
élaborés par ses soins, et hiérarchise les
résultats afin qu’ils soient exploitables par le
pouvoir décisionnel.
Il intervient sur toutes les étapes du travail :
• Définition du problème
• Collecte des données

Le poste de Data Scientist
nécessite également de bonnes
capacités de communication
car il est aussi bien au contact
d'opérationnels métiers que de
profils plus techniques. Il doit
donc adapter son discours à son
auditoire.
En particulier dans les grands
groupes, il est souvent appelé à faire
de la vulgarisation pour expliquer au
reste de l’entreprise sa démarche et ses
conclusions.
Les nombreux outils qu’il sera appelé à
manipuler sont les langages informatiques
Python, R ainsi que les frameworks Hadoop
et Spark.

• Nettoyage

Big Data

• Création des modèles

Gestion
de Projets

BDD

• Implémentation des algorithmes
Code

Vulgarisation

DIAGRAMME DE COMPÉTENCES
DU DATA SCIENTIST

5

4

3

2

1

Machine
Learning

Business

Data
Visualization

Deep Learning
Maths

ET LE MACHINE LEARNING ENGINEER DANS TOUT ÇA ?
Au croisement de la Data Science et du Data Engineering,
le Machine Learning Engineer a pour rôle d’optimiser et de
mettre en production les algorithmes développés par le Data
Scientist au sein de l’infrastructure préparée par le Data
Engineer. Les contours exacts de ce poste restent cependant
encore à définir tant son émergence est récente !

119

LES MÉTIERS DE LA DATA
LE DATA
ANALYST
Le Data Analyst utilise des outils statistiques
et informatiques afin d’organiser, synthétiser et
traduire les informations utiles aux organisations
pour orienter les prises de décision des acteurs
décisionnels.

DIAGRAMME DE COMPÉTENCES
DU DATA ANALYST
Big Data

Il travaille souvent sur des données issues d’une
source unique et déjà connue.
À l’aval de la chaîne de traitement de la donnée,
tout en collaborant avec le Data Scientist sur
les dimensions technico-scientifiques, il explore
et exploite, extrait et analyse les données
en définissant des KPI (indicateurs clefs de
performance) pertinents : il peut ainsi vulgariser
et restituer de manière pertinente et, a fortiori,
sous un format exploitable, les résultats aux
décideurs, notamment au travers de Data
visualisations.

Gestion
de Projets

BDD

Code

Vulgarisation

5

4

3

2

1

Machine
Learning

Business

Data
Visualization

Deep Learning
Maths

Il maîtrise le langage R, SAS ou VBA ainsi que les
bases de données SQL sur le bout des doigts.

ET LES CONSULTANTS DATA ?
Les différents profils présentés ici peuvent également être
des consultants.
Dans ce cas, en plus de leurs expertises premières, ils seront
attendus sur certaines qualités complémentaires : l’approche
business tout d'abord, mais aussi leur communication et leur
relationnel. Enfin, on attendra d’eux d’importantes capacités
de synthèse et de vulgarisation.

120

LES MÉTIERS DE LA DATA
LE CHEF
DE PROJET DATA
Grâce à sa connaissance des enjeux et
des problématiques liés au Big Data mais
aussi des enjeux business (sur un secteur ou
une entreprise), il gère les projets Data de
l’entreprise.
Il est capable de faire la liaison entre les profils
IT et les profils plus opérationnels.
Le chef de projet Data gère plus spécifiquement
un aspect de la stratégie données de l’entreprise
comme la gestion et l’enrichissement du socle de
données ou le déploiement d’outils Big Data.
Communication, relationnel, travail d’équipe et leadership
sont indispensables.

DIAGRAMME DE COMPÉTENCES
DU CHEF DE PROJET DATA
Big Data
Gestion
de Projets

BDD

Code

Vulgarisation

5

4

3

2

1

Machine
Learning

Business

Data
Visualization

Deep Learning
Maths

121

INTERVIEW
Morgane MIGLIARI
Consultante en recrutement

QU’AVEZ-VOUS REMARQUÉ QUANT À
L’ÉVOLUTION DU MARCHÉ DE LA DATA ?

On remarque que les métiers en Data
Science sont de mieux en mieux
appréhendés par les opérationnels
métier dans les entreprises, mais que les profils
IT Big Data peinent encore à être bien compris.
Les entreprises prennent toutefois conscience
que les métiers d’ingénieur Data, Big Data ou
d’architecte, sont d’une importance capitale
pour leur stratégie de valorisation des données.
Nous constatons donc que le besoin global sur
ces profils s’accroît. Par ailleurs le nombre de
données émises et agrégées augmente toujours.
L’expertise nécessaire pour traiter et corréler de
si gros volumes de données est déjà
demandée et le sera davantage à
l’avenir.

QUELLES SONT LES SPÉCIFICITÉS
DU MARCHÉ EN INGÉNIERIE
BIG DATA AUJOURD’HUI ?

Comme expliqué, le marché du Big
Data est encore moins standardisé
que celui de la Data Science et il en
diffère à plusieurs niveaux, dont voici deux
exemples :
- D’une part, les technologies sont bien plus
diversifiées : si on demande aujourd’hui à un
Data Scientist de maîtriser avant tout Python
ou R, quitte à évoluer également au sein d’un
environnement Big Data ; l’univers technique
122

pour les ingénieurs Big Data est bien plus vaste
et complexe à son échelle. Sera-t-on sur une
plateforme Cloud AWS ou Microsoft Azure ?
Quelles bases de données seront utilisées - SQL
ou NoSQL - et pourquoi ? Quel est le volume de
données à traiter et quelles en sont les sources ?
Faudra-t-il mettre en place un Data Lake ? etc.
- D’autre part, les trajectoires sont encore
hétérogènes sur ces métiers, d’autant que les
formations dont sont issus les profils Big Data
sont très diverses : de l’école d’informatique
aux écoles d’ingénieurs en passant par les
universités, il n’y a pas de parcours
type.

COMMENT VOYEZ-VOUS
L’ÉVOLUTION DU BIG DATA
DANS LES ANNÉES À VENIR ?

Selon différentes hypothèses, l’avenir
du Big Data a des chances de se situer
dans le « Fast Data » : plutôt que de
traiter des données massives aveuglément, seules
les données effectivement exploitables seront
prises en compte. Ce qu’on appelle les « Fast
Data » seront détectées grâce à des Intelligences
Artificielles conçues dans ce but précis. En effet,
elles seront de plus en plus intégrées au Big Data
et automatiseront un maximum de traitements
et de flux qui aujourd’hui sont effectués par
l’homme. Enfin, la création d’outils et plateformes
d’ingestion de données va se multiplier. Elles
seront utilisées dans tous les secteurs d’activité,
principalement par des utilisateurs non techniques;
ce qui permettra aux profils Big Data de se
consacrer davantage à des sujets plus complexes
et créateurs de valeur aussi bien pour
les entreprises que pour la recherche.

UPWARD DATA,
QUI SOMMES-NOUS ?
Upward Data est un cabinet de recrutement
spécialisé dans les métiers de la Data Science
et du Big Data. Pionniers sur le marché du
recrutement Data et résolument pro candidats,
nous vous proposons un accompagnement sur
le long terme dans la gestion de votre carrière.
Pour

toute

question,

n’hésitez

pas

nous

contacter : contact@upwarddata.fr !

REJOIGNEZ NOTRE
COMMUNAUTÉ DE CANDIDATS
ET RECEVEZ NOS OPPORTUNITÉS !

QUELS AVANTAGES POUR LES ÉTUDIANTS ?
Faire partie de l’écosystème Upward Data, c’est
avoir accès à nos offres d’emploi et profiter
d’un accompagnement personnalisé dès votre
arrivée sur le marché du travail ! Nous vous
informons de la réalité du marché grâce à des
newsletters bimestrielles et par l’intermédiaire
du Guide recensant les entreprises qui recrutent
en Data.

POURQUOI UPWARD DATA ?
• Pour la spécialisation : Cabinet spécialisé
en Data, Upward s’est rapidement positionné
parmi les leaders du recrutement Data grâce
à son expertise et à sa relation étroite avec les
différents acteurs.
• Pour la diversité de ses offre : Upward
Data propose de nombreuses offres d’emploi
provenant d’entreprises à la recherche de
l’excellence : pure players en Data, pépites du
web, cabinets de conseil, startups en pleine
expansion, grands groupes...
• Parce que nous sommes résolument pro
candidats : Nos experts en recrutement sont
à votre écoute et vous conseillent en toute
transparence sur les opportunités du marché.
Nous vous donnons nos retours sur le marché,
et nous menons régulièrement des opérations
pour vous aider à refaire votre CV ou à estimer la
rémunération à laquelle vous pouvez prétendre.

Upward Data fait partie du Groupe
Upward qui fonde son positionnement
sur trois valeurs fortes dans son
approche du recrutement :
l’Empathie, l’Expertise et l’Ambition.
www.groupe-upward.fr

123

www.upwarddata.fr
18 rue de Londres
75009 Paris
contact@upwarddata.fr
01 86 95 74 20

Suivez-nous :
Source Exif Data: 
File Type                       : PDF
File Type Extension             : pdf
MIME Type                       : application/pdf
PDF Version                     : 1.7
Linearized                      : Yes
Create Date                     : 2018:11:13 14:54:13+01:00
Creator                         : Adobe InDesign CC 13.0 (Macintosh)
Modify Date                     : 2018:11:13 15:02:33+01:00
Language                        : fr-FR
XMP Toolkit                     : Adobe XMP Core 5.6-c015 91.163280, 2018/06/22-11:31:03
Metadata Date                   : 2018:11:13 15:02:33+01:00
Creator Tool                    : Adobe InDesign CC 13.0 (Macintosh)
Instance ID                     : uuid:8c44e3b2-5f8a-b24c-b77d-16298dcc6b73
Original Document ID            : xmp.did:a52d38a8-ebbb-4996-be8d-f70e3423efc3
Document ID                     : xmp.id:577f48d2-64ec-415e-9271-46bbb34c9fcb
Rendition Class                 : proof:pdf
Derived From Instance ID        : xmp.iid:c41815a9-712e-4e3a-833e-09683a6185fb
Derived From Document ID        : xmp.did:81d4d1bd-f961-4c91-bee7-21467a5c8acc
Derived From Original Document ID: xmp.did:a52d38a8-ebbb-4996-be8d-f70e3423efc3
Derived From Rendition Class    : default
History Action                  : converted
History Parameters              : from application/x-indesign to application/pdf
History Software Agent          : Adobe InDesign CC 13.0 (Macintosh)
History Changed                 : /
History When                    : 2018:11:13 14:54:13+01:00
Format                          : application/pdf
Producer                        : Adobe PDF Library 15.0
Trapped                         : False
Page Layout                     : TwoPageRight
Page Count                      : 124
EXIF Metadata provided by EXIF.tools

Navigation menu