What will be your role?
S’appuyant sur le Responsable Data, l' sera chargé.e de la gestion et de l'analyse de la donnée au sein de la MIR quise décrit autour des périmètres suivants :
Collecte et préparation des données :
Participer à la collecte des données à partir de différentes sources internes et externes.
Assister à la préparation des données en effectuant des tâches telles que le nettoyage, la normalisation et la structuration des données.
Contribuer à l'identification des données pertinentes pour les analyses et les projets en cours.
Participation aux projets d'analyse desdonnées :
Participer à la réalisation de projets d'analyse des données en suivant les directives de l'équipe.
Aider à l'identification des modèles et des tendances dans les données analysées.
Accompagner le Responsable Data dans les ateliers de gouvernance Data.
Veille technologique :
Se tenir au courant des avancées technologiques dans le domaine de l'analyse des données.
Contribuer à l'identification d'outils et de méthodes innovants pouvant améliorer les processus d'analyse des données.
Maintenancedes bases de données (Dictionnaire de données) :
Contribuer à la gestion et à la maintenance de dictionnaire de données sur le périmètre Risque, en veillant à leur intégrité et à leur sécurité.
Assister à la mise à jourrégulière de cette base en fonction des nouvelles données disponibles.
Accompagnement des métiers Risque aux besoinsd’analyses de données :
Assister les équipes sur les analyses de données en utilisant des outils tels que SQL, Python, R, Excel.
Aider à l'interprétation des résultats des analyses et à la présentation des conclusions de manière claire et compréhensible.
Who are we looking for?
1. Compétences recherchées :
Connaissances de base en gestion de données et en analyse.
Familiarité avec les langages de programmation tels que SQL, Python ou R.
Bonnes compétences en mathématiques et en statistiques.
Capacité à travailler avec des outils d'analyse de données tels que Excel.
Aptitude à analyser et à interpréter les données de manière critique.
2. Qualités humaines / relationnelles :
Bonnes compétences en communication écrite et verbale.
Capacité à travailler de manière autonome et à respecter les délais.
Volonté d'apprendre et de développer ses compétences en analyse des données.
3. Niveau d’étude / diplôme.
Alternance de deux ans pourvalider un cycle d’ingénieur, Data Scientist ou un diplôme de master.