Platform Analytics & Skill Evaluation, Architecture Data & Scoring
Concevez l'architecture analytics de CareerOn — du pipeline d'événements au scoring multi-dimensionnel des compétences, en passant par les dashboards candidat et entreprise.
Profil Recherché
Intérêt pour l'analytics, la data science et les architectures de données
Sensibilité à la pédagogie et à l'évaluation des compétences
Conscience des enjeux éthiques et RGPD dans l'IA RH
Pourquoi cette simulation compte
Construisez une expérience concrète et la confiance pour la suite.
Description
CareerOn traite 2 millions+ d'événements analytiques par mois : réponses quiz, livrables email, temps passé par section, patterns de navigation, scores de feedback. Chaque interaction est un signal de compétence, à condition de savoir le capter, le nettoyer et le transformer en insight actionnable.
L'architecture analytics de CareerOn est construite sur un modèle event-sourcing : chaque action du candidat est un événement immutable (append-only) qui alimente le pipeline de données. En aval, un framework d'évaluation mappe ces événements aux 6 niveaux de la taxonomie de Bloom pour produire un profil de compétences multi-dimensionnel.
Vous rejoignez l'équipe Data & Product Analytics pour concevoir ce système de bout en bout, de la taxonomie d'événements au dashboard partenaire, en passant par le modèle prédictif de détection des hauts potentiels.
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Ressources & opportunités
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Ce que vous devez maîtriser
La simulation en action
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CareerOn — Plateforme
career-on.org
La plateforme de simulations avec analytics intégrés.
CareerOn Blog — Data & Compétences
blog.career-on.org
Articles sur l'évaluation data-driven des compétences.
CareerOn Studio — Analytics B2B
studio.career-on.org
Le dashboard analytics pour les entreprises partenaires.
Les missions du programme
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Aperçu du programme
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CareerOn traite 2 millions+ d'événements analytiques par mois : réponses quiz, livrables email, temps passé par section, patterns de navigation, scores de feedback. Chaque interaction est un signal de compétence — à condition de savoir le capter, le nettoyer et le transformer en insight actionnable.
L'architecture analytics de CareerOn est construite sur un modèle event-sourcing : chaque action du candidat est un événement immutable (append-only) qui alimente le pipeline de données. En aval, un framework d'évaluation mappe ces événements aux 6 niveaux de la taxonomie de Bloom pour produire un profil de compétences multi-dimensionnel.
Vous rejoignez l'équipe Data & Product Analytics pour concevoir ce système de bout en bout — de la taxonomie d'événements au dashboard partenaire, en passant par le modèle prédictif de détection des hauts potentiels.
Ce que vous allez vivre
- Taxonomie d'Événements
- Framework d'Évaluation
- Dashboards
- Prédiction & Éthique
Prérequis
- Intérêt pour l'analytics et la data science
- Compréhension des architectures de données
- Sensibilité à l'éthique et la RGPD
Témoignages d'Experts
Ce que disent les professionnels du secteur
“La taxonomie d'événements est la fondation de tout. Si vos événements sont mal conçus — trop granulaires, pas assez granulaires, ou avec des propriétés manquantes — toute votre analytics stack est compromise. Les meilleures plateformes (Spotify, Netflix, Stripe) investissent des mois dans…”
Dr. Yuki Tanaka
Head of Data & Analytics
CareerOn
“Un dashboard qui n'est pas actionnable est un dashboard inutile. Chaque métrique doit répondre à une question : "Et maintenant, je fais quoi ?" Si la réponse est "rien", retirez la métrique. Le candidat veut savoir comment progresser, pas combien de minutes…”
Sophie Marchand
Head of Product
CareerOn
“Le time_spent brut est la métrique la plus trompeuse. Un candidat qui "passe 45 minutes" a peut-être travaillé 12 minutes — le reste, c'est un onglet ouvert pendant le déjeuner. Utilisez la Page Visibility API, appliquez un cap par page, et segmentez…”
Marc Lefebvre
Senior Data Engineer
CareerOn
“Un modèle prédictif dans le recrutement DOIT être auditable, explicable et équitable. Si votre modèle utilise des features corrélées au genre ou à l'origine (type d'université, prénom, code postal), vous reproduisez les biais existants. Le test d'équité n'est pas optionnel — c'est…”
Dr. Sarah Okonkwo
AI Ethics Advisor
CNIL Alumni
Témoignages d'Experts
Ce que disent les professionnels du secteur
“La taxonomie d'événements est la fondation de tout. Si vos événements sont mal conçus — trop granulaires, pas assez granulaires, ou avec des propriétés manquantes — toute votre analytics stack est compromise. Les meilleures plateformes (Spotify, Netflix, Stripe) investissent des mois dans…”
Dr. Yuki Tanaka
Head of Data & Analytics
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