CAL&F - DTDP

CAL&F a mis en place une organisation centralisée autour du pilotage et de l’optimisation de la performance de l’entreprise. Dans ce contexte, le rôle du Département Data & Performance a pour objectifs de développer de nouveaux outils de pilotage et de proposer des leviers d’optimisation en lien avec la stratégie de l’entreprise.

 Présentation du Département :

 Le stage est situé au sein du Département Data & Performance, dans le service Data Analytics.

 Les missions principales de l’équipe Data Analytics sont : 

·           L’exploitation les données de l’entreprise afin de produire des insights facilitant la prise de décision

·           La réalisation d’analyses de données en lien avec les problématiques des lignes métiers

·           Le maintien en conditions opérationnelles des solutions produites   

 Descriptif de la mission :

 🚀 Le stage nécessite la combinaison de compétences techniques (data) et d’un intérêt pour le métier bancaire. Votre mission principale s’articulera autour de l’exploitation des données (activité commerciale, analyse portefeuille clients…) via le développement d’outils et de solutions innovantes (Python, IA Gen; PowerBI; Streamlit etc). Plus précisément :

·         Collecter les besoins des clients internes (experts métiers) pour structurer les phases de compréhension des besoins. 

·         Identifier, extraire, exploiter les données de l’entreprise dans notre Data Lab (Dataïku)

·         Implémenter des algorithmes de détection/prédiction facilitant l’identification automatisée de leviers

·         Suivre la réalisation des projets (devs, recette et déploiement) en mode agile. 

• Formation école d’ingénieur / cycle universitaire

o     Vous êtes impliqué(e), rigoureux(se) et dynamique, vous appréciez évoluer dans un environnement dynamique. 

o     Vous avez le sens du client, le souci du détail et un « sens » de la donnée.  

o     Vous êtes organisé(e) et communiquez régulièrement sur l’avancement de vos sujets. 

o     Vous êtes doté(e) de bonnes capacités relationnelles permettant d'interagir en transverse avec des interlocuteurs aux profils variés (experts métiers, développeurs IT, chefs de projets…) 

• Sensible aux enjeux de déploiement en production
• Connaissance des principaux langages des outils data : SQL, Python, Power BI, Git
• Bonne maîtrise des outils Word, Power Point, Excel, Teams.