Au sein de l’équipe Data et en collaboration avec l’ensemble des autres équipes, tu auras pour mission de récolter, analyser et modéliser les données de nos clients afin d’améliorer leur expérience sur Medicalib. 

Tu seras encadré.e par Marie-Laura, la lead data scientist et travailleras proche du Produit, de la Finance et des commerciaux afin d’améliorer le produit, la stratégie et les opérations, et seras aidé.e par la Tech pour mettre en production ton travail. 

Ce poste est parfait pour qui veut rejoindre une startup en phase d’accélération, et contribuer au développement de produits ambitieux, visant à transformer le quotidien des millions de patients et du personnel soignant à domicile.

Sous la responsabilité de notre Data Scientist Senior, tes missions seront les suivantes :

• Analyse de données: Établir des analyses exploratoires pour comprendre les préférences et comportements des professionnels de santé utilisant Medicalib

• Reporting: Créer des rapports/dashboards automatisés

• Data engineering: Faire évoluer et enrichir les data pipelines déjà existantes

• Machine Learning: Créer des modèles prédictifs permettant de comprendre le comportement de nos utilisateurs sur la plateforme, et les automatiser afin qu’ils puissent être mis en production

Communication: Discuter avec les différentes équipes pour mieux comprendre leur problématique, et parfois présenter tes résultats à des audiences non techniques

En formation supérieure (École d’ingénieurs, Licence, Master) avec une dominante en analyse de données, informatique et machine learning

• Tu es intéressé.e par le domaine de la santé et des startups 

• Tu es autonome et prends des initiatives

• Tu sais t’adapter aux changements dans un contexte technologique qui évolue 

• Tu es motivé.e et de bonne humeur

• Tu es humble, curieux.se et tu as envie d’apprendre de nouvelles choses, d’un point de vue technique et métier

• Tu as une précédente expérience sur le même type de poste

• Tu as déjà utilisé AWS, principalement les services SageMaker, S3, Athena, Glue, DynamoDB, etc.

• Tu connais PySpark et sais créer des data pipelines

1. Entretien de pré qualification avec une personne de l’équipe RH (30min)

2. Entretien manager avec Marie-Laura (45min-1h)

3. Cas pratique à faire à la maison

4. Entretien avec le manager et restitution en présentiel (1h-1h30)

5. Proposition !