Vos challenges

De chez vous, du bureau, de chez le client, vous interviendrez sur les missions suivantes :

• D'analyser les données de nos clients, ou issues de sources externes, et de construire des modèles répondant à leurs problématiques : identification de nouveaux leviers d'amélioration de l'action publique, performance opérationnelle, gestion des risques … ;
• De participer à des missions de transformation Data & Analytics : mise en œuvre de solutions Data & Analytics / Big Data, développement et mise en œuvre de cas d'usage, et industrialisation des solutions ;
• Monter en compétences sur du pilotage de projet avec une autonomie de plus en plus forte

Vous êtes diplômé(e) d'une école d'ingénieur ou équivalent universitaire. Vous avez une solide formation en mathématiques appliquées/statistiques/Machine Learning, éventuellement dans le cadre de doubles diplômes avec des écoles de commerce ou des IEP.

Vous maîtrisez un ou plusieurs langages de programmation (R, Python, java, C, C++, Scala…)

Vous avez une bonne connaissance des principales techniques d'analyse de données : régressions, classifications, segmentations, séries temporelles, réseaux de neurones,...

Passionné par les enjeux du secteur public, vous avez à cœur de vous investir aux côtés d'équipes mobilisées au quotidien au service de l'intérêt général.

Localisation :

Vous serez basé-e à Paris dans le cadre d'un contrat CDI.

Le poste implique des déplacements nationaux. A noter que nos équipes favorisent au maximum le télé travail pour faciliter l'équilibre vie professionnelle/vie personnelle et encourage l'autonomie de chacun dans la réalisation de ses missions.

N'attendez plus, rejoignez un environnement de travail de qualité où le sens du collectif constitue une valeur-clé ! Vous pourrez compter sur la bienveillance des collaborateurs et vous bénéficierez d'un accompagnement managérial personnalisé tout au long de votre carrière.

Tous nos postes sont ouverts aux personnes en situation de handicap. KPMG est par ailleurs activement engagé en faveur de la diversité et de l'égalité femme-homme.