CDD - Data scientist H/F

CDD / Temporaire
Guyancourt
Télétravail occasionnel
Salaire : Non spécifié
Expérience : > 3 ans
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Groupe Crédit Agricole
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Questions et réponses sur l'offre

Le poste

Descriptif du poste

Crédit Agricole S.A.

Vous rejoindrez le Pôle Etudes Economiques Groupe

 

Au sein des études économiques du groupe Crédit agricole, vous rejoindrez l’équipe Data Multimédia Publications ayant pour principale mission de gérer l’ensemble de l’offre digitale de la direction.

 

Vos missions :

 

Construire avec les documentalistes, économistes et ingénieurs conseil des outils sous forme d’applications, par exemple pour :

·       Mettre à disposition des entités, de manière visuelle, ergonomique et interactive, un vaste corpus de données et d’indicateurs thématiques ou sur un marché spécifique

·        Construire des outils de prévisions sur des thématiques spécifiques

 

Assurer la maintenance et l’exploitation du datalake ECO pour l’ensemble des usages et applications :

·       Mettre en place des pipelines ETL automatisés pour intégrer quotidiennement les données macroéconomiques (Insee, Eurostat, FMI…) avec contrôles qualité et traçabilité.

·       Développer un système de monitoring et d’alertes pour détecter les anomalies dans les flux de données et assurer la continuité des analyses

·       Implémenter la gouvernance des données économiques : définir les standards de qualité, gérer les accès et droits utilisateurs, assurer la conformité réglementaire et l’audit des données.

.

Participer à la rédaction de livrables client (rapports, présentations, dashboards) :

·       Créer des visualisations interactives (graphiques dynamiques, cartes choroplèthes…) pour illustrer les analyses des experts dans les publications web.

·       Automatiser la génération de tableaux de bord sectoriels personnalisés intégrant KPI économiques et analyses prédictives.


Profil recherché

Formation : Data-science (statistiques, mathématiques, informatique)

Spécialisation : Analyse de données


• Maîtrise de Python obligatoire ;
• Proactif, curieux, organisé ;


• Maîtrise des outils de data science : Python, SQL
• Très bonnes connaissances de la plateforme AWS
• Connaissance de l'environnement Kubernetes et des outils d'orchestration de conteneurs
• PowerBI et VBA sont appréciés


Anglais professionnel

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