Étape 1 : définir votre projet
Avant de candidater, précisez : secteur (finance / tech / santé / retail), taille d'entreprise (startup / ETI / grand groupe), ville, rythme souhaité. Un projet clair = 3× plus de chances de réponse.
Étape 2 : construire un CV data-friendly
Format 1 page. Structure : résumé 3 lignes, stack technique, 2-3 projets détaillés (GitHub lié), expérience, formation. Pas de photo. Pas de soft skills génériques. Faites valider par un Data Scientist en poste avant envoi.
Étape 3 : portfolio GitHub solide
3 repos minimum : (1) un projet end-to-end complet avec déploiement Streamlit, (2) un notebook Kaggle avec top 25% de classement, (3) une contribution open source acceptée. README soignés, tests, CI basique.
Étape 4 : identifier 40 entreprises cibles
Tableau Excel : 40 entreprises priorisées par intérêt × taille × localisation. Sources : LinkedIn (filtre 'alternance data'), Welcome to the Jungle, Jobteaser, réseau d'alumni.
Étape 5 : candidater au manager, pas au RH
Identifiez le manager IA via LinkedIn + Hunter.io pour son email. Mail court, personnalisé, avec CV + portfolio attachés. Taux de réponse observé : 20-30% (vs 3% via formulaire RH).
Étape 6 : préparer l'entretien technique
Round 1 : 10 questions Python/SQL + 1 exercice coding live. Round 2 : fit culturel. Préparation : 10 LeetCode easy/medium, revoir ML fundamentals (overfitting, biais/variance), 3 histoires de projets à raconter en STAR.
Étape 7 : négocier le contrat
Ne dites JAMAIS oui le jour même. Demandez 48h. Négociez : +10-20% salaire, missions précises, télétravail 1-2j/sem, formation interne, tuteur senior identifié.
Pour aller plus loin
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RNCP 6 ou 7, finançable CPF / OPCO / alternance 0 €.
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