Crédit Agricole S.A.

Présentation du service

 Au sein de la Direction de la Transformation Technologique Data & IA (TEC), la Direction Data & IA Groupe a pour ambition de maximiser la contribution de la Data et de l’Intelligence Artificielle au fonctionnement du Crédit Agricole. Elle s’appuie pour cela sur la fonction de Chief Data Officer Groupe et le DataLab Groupe pôle de référence en conception interne de solutions Data & IA innovantes et industrielles en partenariat avec les entités du Groupe.

Descriptif de la mission

L’alternant Data Analyste intégrera une équipe pluridisciplinaire du DataLab Groupe pour contribuer à deux axes stratégiques majeurs.

D’une part, il participera à l’exploitation et à l’analyse des données internes du Groupe Crédit Agricole, en produisant des analyses permettant d’éclairer les décisions métiers et d’optimiser les processus opérationnels. Il sera amené à manipuler des volumes de données importants, à en assurer la qualité et à restituer ses analyses sous forme de visualisations et de tableaux de bord.

D’autre part, il contribuera activement au projet ClimAtlas, initiative innovante visant à cartographier les impacts du changement climatique sur le territoire français. Ce projet a pour ambition de fournir aux métiers du Groupe une vision claire et actualisée des risques climatiques, qu’ils concernent les activités agricoles, les risques physiques sur les infrastructures ou d’autres secteurs d’activité de la banque. Dans ce cadre, l’alternant aura la responsabilité de maintenir la cohérence scientifique des données présentées en effectuant une veille régulière sur les dernières publications et rapports climatiques. Il sera également force de proposition pour identifier de nouveaux indicateurs de risques pertinents et participera à leur mise en œuvre opérationnelle, de la collecte des données sources jusqu’à leur représentation cartographique.

Cette mission offre l’opportunité de travailler sur des sujets à fort impact sociétal tout en développant une expertise technique solide dans un environnement collaboratif et innovant.

Spécialisation Data Science, Statistiques, Mathématiques appliquées, ou domaine connexe

Compétences techniques :

- Analyse de données : Capacité à explorer, nettoyer et analyser des jeux de données complexes pour en extraire des insights pertinents

- Visualisation de données : Maîtrise des techniques de datavisualisation et capacité à créer des représentations graphiques claires et impactantes

- Programmation Data : Maîtrise de Python et/ou R avec les bibliothèques d'analyse de données (Pandas, NumPy, Scikit-learn, etc.)

- Manipulation de bases de données : Compétence en SQL pour l'extraction, la transformation et l'agrégation de données depuis différentes sources

- Cartographie et données géospatiales : Connaissance des outils et techniques de cartographie (SIG, Geopandas, Plotly) pour représenter des données géolocalisées

Compétences transverses :

- Esprit d'analyse et de synthèse : Capacité à comprendre rapidement des problématiques complexes et à en extraire l'essentiel

- Rigueur et attention au détail : Souci de la qualité des données et des analyses produites, avec une approche méthodique du travail

- Curiosité et veille technologique : Appétence pour la recherche d'informations, la veille scientifique et l'apprentissage continu

- Communication : Capacité à vulgariser des concepts techniques et à présenter des résultats à des interlocuteurs variés

- Travail en équipe et agilité : Aptitude à collaborer au sein d'équipes pluridisciplinaires et à s'adapter aux méthodes Agile

Python / SQL / Pandas / Plotly / Streamlit / GeoJSON