Data analyst (H/F)

Résumé du poste
CDI
Paris
Télétravail fréquent
Salaire : 40K à 50K €
Expérience : > 3 ans
Compétences & expertises
Collecte de données terrain
Estimation immobilière
Analyse statistique
Excel
QGIS
+1

Kel Foncier
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Questions et réponses sur l'offre

Le poste

Descriptif du poste

Quelles sont les données dont j’ai besoin pour savoir si je peux construire sur un terrain en France une maison ou un immeuble de logements ? Un bureau, un commerce, un entrepôt, une centrale solaire, une éolienne, une antenne télécom, une carrière, etc ?

C’est vous, en tant que Data Analyst, qui collecterez les données géographiques - non - structurées pour créer une base de données interrogeable pour répondre à toutes ces questions.

En collaboration avec l’équipe de géomaticiens responsables eux des données structurées, vous continuerez à faire de KelFoncier soit un acteur majeur en France des données spatiales géographiques.

Vos missions :

(1) Collecter des données géographiques non structurées (sites web, fichier pdf, …), les nettoyer et les renseigner dans une base de données (structurée).

  • Exemples récents :

o Des points d’intérêts avec des coordonnées X ; Y

o Des listings de parcelles dans des documents pdf

  • Analyser statistiquement les données pour en sortir des grandes tendances et un scoring de qualité

  • Rédiger un processus clair pour que la mise à jour soit réalisée par un autre collaborateur

(2) Calculer les statistiques clés d’un quartier et d’une commune qui sont affichés sur les sites Internet des plus grands immobiliers français et des milliers d’agences immobilières

  • Identifier les avantages et les inconvénients d’un quartier pour chaque catégorie de la population (jeunes parents, séniors,…) et créer des indicateurs clairs pour le grand public qui valorisent le quartier

  • Estimer le prix d’une maison et d’un appartement dans n’importe quelle adresse de France


Profil recherché

Kel Profil

  • Vous avez 3 ans d’expérience minimum sur un poste similaire

  • Vous êtes diplômé, avec une spécialisation en Data Science, Statistiques Appliquées ou domaine équivalent

  • Environnement numérique : QGIS, Python, Excel,…

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