Préparer une embauche avec une POEI ou former votre équipe : partons du poste, des compétences et de votre calendrier.
Vous cherchez un Data Analyst, un Data Scientist, un profil IA ou IoT ? Décrivez vos missions, vos outils et les acquis attendus. Nous pouvons étudier un programme de formation adapté au besoin de recrutement.
La Préparation opérationnelle à l’emploi individuelle (POEI) prépare un candidat à un emploi identifié. L’employeur dépose une offre auprès de France Travail ; le programme répond à l’écart entre les acquis du candidat et le poste visé.
Comprendre les étapes →Pour vos salariés, étudions une formation inter, intra ou sur mesure : analyse de données, IA générative, programmation, modélisation ou IoT. Ce besoin relève d’un autre parcours que la préparation d’une embauche.
Explorer notre méthode →Définissez les outils, les méthodes et les livrables nécessaires au poste, puis identifiez les compétences à renforcer.
Organisez les objectifs de formation et les points de contrôle avant l’arrivée du candidat dans ses missions.
France Travail peut financer la formation selon les conditions du dispositif et la validation du dossier. Le montant et les modalités sont à confirmer avant démarrage.
Exemples de compétences à discuter selon le poste et le niveau du candidat, sans garantie de disponibilité de profils.
Préparation des données, SQL, tableaux de bord et restitution d’indicateurs métier.
Parcours Data Analyst →Python, évaluation de modèles ou usages de l’IA générative avec contrôles humains, selon la mission.
Parcours Data Scientist →Architecture des flux, données capteurs, modélisation et simulation pour des systèmes connectés.
Parcours IoT →Contactez-nous pour étudier votre recrutement →
Pour un premier échange, préparez votre fiche de poste, les outils utilisés, le nombre de recrutements envisagés et votre échéance.
Lire le guide complet recrutement, POEI et ParisCode →
Conditions à vérifier auprès de France Travail — POEI employeurs et de Service Public Entreprendre. Financement et accès non automatiques. Informations consultées le 17 octobre 2026.
Niveau, objectifs, outils, données et contraintes.
Programme, exercices, datasets et livrables.
Formation, ateliers, coaching et projet.
Documentation, restitution et bonnes pratiques.
SQL, Python, R, BI, visualisation, statistiques et reporting.
Machine Learning, Deep Learning, NLP, forecasting et computer vision.
PySpark, Git, R packages, SAS→R migration, IoT, cyber et blockchain.
Décrivez votre objectif, votre niveau et le format recherché.
Consultez les titres RNCP et demandez le certificat Qualiopi pour préparer votre projet.
