wainwain a écrit :
1) 1ère question : pourquoi tu pars / changes de métier au bout de 2-3 ans ? Qu'est-ce qui te pousse à partir / démissionner ? Prends le d'y réfléchir.
C'est variable, mais réfléchi. J'ai arrêté les statistiques, ma première expérience, parce que je tournais un peu en rond. C'était un institut de recherche publique donc il fallait publier le plus d'articles scientifiques possible. Ce qui faisait que les études étaient faites en backward : tu as tes données, tu connais déjà les résultats que tu veux obtenir pour en faire un bon article, et ensuite tu passes des semaines à tweaker différent modèles pour obtenir lesdits résultats. C'est nul, exactement à l'opposé de ce qu'il faudrait faire (déterminer le meilleur modèle en amont et l'appliquer, tant pis si on obtient pas les résultats escomptés). Donc suite à ça j'en ai profité pour tester le métier de prof.
Prof c'est chouette. Dur (surtout en arrivant en ZEP pour remplacer au pied levé une prof en arrêt parce qu'un de ses élève lui a jeté une table dessus, sans que personne n'ait aucune idée de l'avancement des élèves dans le programme). Le gros soucis du métier c'est la difficulté concernant la mobilité. Et je ne voulais pas rester 15 ans en région parisienne, si je passais le capes, avant de pouvoir bouger.
Pour technical release manager, ce n'était pas le taff que je voulais faire, et pour lequel j'avais été embauché. On était sous staffés, il y avait une pression de pire en pire, et après 6 mois à dire à mon manager que c'était injouable, et qu'il ait refusé de réduire le préavis de démission (sans même parler de rupture co), j'ai fait mon p'tit burnout (mon autre collège qui faisait le même boulot que moi itou) et je suis parti (et le collègue aussi).
Et enfin, pour la Data Science, à la fin de mon alternance ils m'ont proposé un poste... Qui n'était pas dans la data science, et que j'ai refusé du coup.
Pas de regret sur mes choix in fine. Le paradoxe étant que je ne suis pas particulièrement friand de changements, donc je ne demande que ça de rester dans la même boîte pendant les 30 prochaines années ^^.
2) 2ème question : comment crois-tu que ton parcours est perçu par des futurs employeurs ? Selon-toi que faudrait-il changer pour te rendre plus attractif sur le plan professionnel ?
Ma réponse sera forcément subjective. Tous mes entretiens, cette année, et les précédents se sont très bien passés. Je pense que mon parcours du coup est perçu comme très intéressant, parce que j'ai un peu touché à tout, j'ai des expériences variées dans des contextes très différents. Mais au final, s'il y a un candidat qui a plus d'expérience que moi pour le poste auquel je postule, il sera privilégié (ce qui est normal). Et comme je n'ai de grosse expérience nulle part... Et exactement comme tu le mentionnes à la fin, ce n'est jamais rassurant de voir quelqu'un qui ne reste pas plus de 2 ou 3 ans dans un boulot. Et je peux dire au recruteur à quel point j'aimerais finir mes jours (de salarié du moins  ) dans sa boîte, ce ne seront finalement que des paroles, alors que mon CV ne va pas dans ce sens. Je suis peut-être sincère, mais est-ce qu'en tant que recruteur j'ai envie de prendre ce risque...
3) Tu dis que c'est pas ta faute parce que, pas de chance, pile au mauvais moment à chaque fois, y a des autres concurrents à côté de toi. N'est-ce pas une excuse un peu facile ?
- Qu'ont-ils que tu toi tu n'as pas ? Et a a contrario, qu'as-tu que EUX n'ont pas ? Prends le temps d'y réfléchir et de poser les actions qui s'imposent.
Il y a 2 choses, une qui n'est pas de mon fait, et une qui l'est (cf point 4). Pour la saturation du marché, c'est factuel, et ce n'est pas de ma faute. À titre indicatif, on était 23 dans ma formation. La formation précédente a eu 80% de CDI en data science après l'alternance. Dans ma promo ils ont été... 2, donc même pas 10%. Et même maintenant, 1 an plus tard, ils sont 3. Et à titre d'exemple, sur Linkedin, tu peux voir le nombre de postulants à un poste. J'ai postulé à un poste assez générique, et pas très sexy de Data scientist dans le secteur de l'assurance à Lille, pour optimiser les portefeuilles clients avec du machine learning, pour un profil à peu près junior. 12 heures après la mise en ligne de l'annonce, on était 150 postulants. Même retour d'un prof qui a ouvert sa boîte de Data science, et qui voulait recruter quelqu'un, pareil, sans prérequis particuliers. 400 postulants, dont certains avec 10 ans d'expérience, quelqu'un qui avait fait sa thèse en Data Science à Harvard, etc. Et d'après lui la situation était radicalement différente 2 ans auparavant.
4) Tu dis que tu n'as pas bossé ton portfolio de projets et tu as entièrement raison, il FAUT être en position de démontrer tes compétences en entretien. Peux-tu nous parler du dernier projet sur lequel tu as bossé ? Quels ont été les technos employées ? Pour quel résultat ?
Ça répond aussi à la fin de la 3ème question. On est bien d'accords que pour optimiser mes chances d'être embauché en tant que Data Scientist, j'aurais dû (à plus forte raison après quelques mois avoir réalisé la saturation du marché) bosser sur mon portefolio. Je n'aurais pas forcément eu de boulot grâce à ça, mais j'aurais nettement augmenté mes chances, et de me démarquer des profils juniors ou avec peu d'expérience qui n'auraient pas eu la même démarche. C'est 100% de ma faute, et je n'ai aucune excuse.
En gros je suis pas mal une feignasse dans mon temps libre, et n'ai pas la rigueur nécessaire pour bosser 4h par jour sur des projets perso dans l'optique d'augmenter mes chances d'avoir un job. J'ai essayé au début, je n'ai pas réussi. Et je peux te parler du dernier projet, celui fait dans mon alternance avec plaisir : c'est un modèle de détection automatique de comportement malveillant en checkant des logs web de connexion. Actuellement les règles de détection sont statiques ("si quelqu'un se connecte sur un poste de travail de l'autre bout du monde, si telle chaine de caractère se trouve dans l'url", etc.). Là l'idée est d'utiliser un historique récent de connexion pour mettre en valeur celles qui sortent du lot et ont bien plus de risque d'être malveillantes, et donc d'avoir une seconde couche de protection. Pas mal de modèles testés, dont du deep learning, mais comme la rapidité à la fois d'exécution et d'entrainement était primordiale, et qu'il fallait une compatibilité avec le système en place, un modèle de machine learning plus classique a été utilisé. Résultats prometteurs, mais difficile à parfaitement quantifier puisque les données d'entrainement était non labellisées, donc pas de possibilité d'avoir une métrique de précision fiable.
J'ai rédigé un rapport de 50 pages dessus pour passer mon titre pro de fin de formation.
5) Si tu n'as eu que 3 entretiens alors que la demande en datascience est forte, c'est qu'il faut clairement revoir ton CV => Go topic CV pour te refaire un CV digne de ce nom : https://forum.hardware.fr/hfr/Emplo [...] 6402_1.htm
La demande en DS était forte il y a 2 ans, le marché est saturé depuis (encore une fois ce n'est pas une excuse, je suis responsable de ma situation actuelle sur moults points, j'aurais dû bosser pendant mon temps libre, j'aurais pu rester en région parisienne pour optimiser mes chances, j'aurais pu rester dans les statistiques pour avoir plus d'expérience, ou passer mon capes, etc. Toujours est-il qu'étant en contact avec tous les membres de ma formation, la situation n'est plus du tout celle qu'elle était il y a 2 ans). C'est probablement le point sur lequel je suis le plus confiant. C'est littéralement une partie du métier de ma compagne d'optimiser des CVs, et j'ai demandé confirmation auprès de 2 de mes profs (qui sont amenés à recruter par ailleurs) dans ma formation, qui ont été assez dithyrambiques sur le CV. Il n'est surement pas parfait, mais je ne crois pas que ce soit le problème.
Mais ça ne fait jamais de mal de se remettre en question, du coup merci pour ton lien je vais checker ça ! (ça intéresse d'ailleurs beaucoup ma compagne qui te remercie)
6) La question de la valorisation de ton temps libre n'est pas un sujet à mettre en avant quand il s'agit de chercher du taf. On pourra te répondre que du temps libre, t'en as suffisamment eu quand t'étais au chômage et que tu n'en as pas profité pour te mettre à niveau professionnellement  Si tu veux maximiser tes congés, trouve-toi un job dans le secteur bancaire, mais attention, la concurrence sera rude, et il faudra mériter ta place, cf. point 4).
On est bien d'accord que je ne tiens pas le même discours auprès d'un recruteur. Et effectivement, c'est généralement le point délicat de l'entretien, comment j'ai valorisé mon temps depuis que je suis au chômage. En substance je dis que je fais de la veille technologique, que je cherche du boulot, et que j'en profite pour m'essayer à diverses activités. Mais oui, la réponse attendue est clairement "J'ai bossé sur ces 5 projets, 3 ont gagné des concours Kaggle, et vous pouvez avoir un aperçu de mes résultats puisque j'en ai fait des app web accessibles en cliquant sur ce lien". Et je ne tiens pas nécessairement à avoir 9 semaines de congés non plus. Mais je suis déjà passé par un taff où je bossais 50h par semaine (il y a pire, je sais), et étais sur les rotules en rentrant chez moi, et 2 ans ça m'a suffit. Si c'était ma boîte, pourquoi pas. Mais avoir l'impression que ma vie se résume à mon boulot, à plus forte raison pour un taff que je n'apprécie pas plus que ça, j'aimerais éviter.
7) Il va bien falloir que tu mettes au clair ton projet professionnel, data scientist / forgeron c'est quand même très peu recherché sur le marché de l'emploi. Fixe-toi clairement un objectif, et une fois que c'est fait, n'abandonne pas en cours de route.
C'est bien pour ça que je suis ici, je n'ai pas grande idée de quel est mon objectif. Je n'ai pas une vision exhaustive du marché du travail, ou des boulots qui existent. Je sais juste ce que j'aime bien faire, j'ai eu des jobs et des formations dans des domaines corrélés, mais là, je tourne un peu en rond, ne trouvant pas de boulot dans les domaines en question. Est ce que veux être Data Scientist ? Oui. Est ce que c'est le seul boulot qui me plairait ? Probablement pas. Est-ce que j'ai envie de bosser sans revenu sur des projets portefolio pendant au moins 6 mois pour valoriser mon CV, sans certitude de trouver du taff, difficile à dire. Est-ce que me connaissant je pense avoir la rigueur nécessaire pour bosser 30h par semaine ? Nope (il pourrait y avoir tout un sujet long comme le bras sur le "nope" qui n'est pas dit légèrement, ni bien vécu, mais ce n'est pas la question ici je pense).
8) Évite de parler de ta RQTH si c'est possible, que ce soit en CV ou en entretien. Mais dis simplement en entretien que tu t'excuses mais tu as actuellement des problèmes d'audition.
Je ne l'avais pas mis sur mon CV au début, je l'ai rajoutée il y a un mois quand j'ai postulé à des jobs dans l'administration (puisque ça permet potentiellement d'accéder aux postes). Je ne crois de toute façon pas l'avoir mentionné lors de mes entretiens, mais je me suis dit que les entreprises ayant des quotas (je crois ?) de travailleurs handicapé, en avoir un qui ne nécessite pas d'aménagement particulier ça pouvait être un plus. Ce n'est pas le cas ?
9) Les petits vieux préfèreront passer par une association que de passer par un professionnel qui voudra très probablement les arnaquer N'espère pas gagner 5k / mois avec ce type de job, surtout qu'avec ta spé data science, tu pourrais bien mieux gagner ta vie.
Tu serais surpris des salaires actuels des Data Scientists juniors. Sur les 3 qui ont trouvé du boulot en tant que Data Scientist, 2 sont à nettement moins de 30k annuel. Et le 5k mensuel était une pointe d'humour. Le salaire le plus élevé que j'ai eu jusqu'à maintenant a été de 24k, donc inutile de dire que j'ai des prétentions salariales qui ne sont pas extraordinairement élevées. Et je serais même étonné que je puisse gagner un salaire complet en rendant des services aux particuliers / semi pro qui ont un besoin ponctuel en informatique. Si j'investissais beaucoup de temps, d'énergie, que j'étais compétent, et que le bouche à oreille faisait son effet, peut être, mais ce n'est pas pour tout de suite, et de toute façon, je ne gagnerais certainement pas 5k mensuel, très loin de là.
Pour compléter mon point 2) : quand j'étais en situation de recruter, je n'ai pas hésité à écarter sur CV des candidats qui avaient fait des expériences courtes mais dans beaucoup de boîtes. Les recrutements en interne supposent un certain engagement en termes de durée, hors alternance, il n'est pas dans l'intérêt d'une boîte de former quelqu'un pour qu'il parte 2 ans plus tard. Si je souhaite quelqu'un de disponible rapidement et qu'il quitte le bateau en fin de projet, je préfère prendre un presta...
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