Missions
Présentation de lentité :
Filiale du Groupe Crédit Agricole depuis 2003, LCL est aujourd'hui l'une des plus grandes banques de détail en France. Grâce à son réseau dagences et centres d'affaires entreprises, sa banque à distance et sa banque privée, LCL accompagne 6 millions de clients particuliers et professionnels, et est la banque d'une entreprise sur trois.
Présentation de léquipe :
LInspection Générale de LCL est intégrée à la Ligne Métier Audit-Inspection du Groupe Crédit Agricole S.A. Forte dune équipe denviron 100 personnes, elle réalise des missions daudit (plus de 30 par an) visant à vérifier la bonne maîtrise des risques, lidentification des futures zones de risque et le respect de la réglementation. Elle couvre lensemble des métiers de la banque et de ses filiales ainsi que les prestations de services externalisées.
Les enjeux en termes de data sont très forts et lInspection Générale a décidé dinvestir sur un écosystème Data complet et agile avec des outils danalyses statistiques et de data science.
En tant que Data Analyst vous rejoindrez le Pôle Data de lInspection Générale de LCL. Vous aurez pour principale mission daccompagner de manière proactive, efficace et innovante, les missions dans leurs analyses.
Descriptif des missions :
Collaborer étroitement avec les missions daudit pour fournir des analyses pertinentes et adaptées :
1. Comprendre et challenger les besoins exprimés par les inspecteurs, en proposant, si nécessaire, des ajustements pour affiner les demandes.
2. Réaliser des extractions de données, des analyses statistiques avancées et des modélisations.
3. Assurer la pertinence et la qualité des livrables grâce à une collaboration proactive avec les inspecteurs et chefs de mission.
4. Organiser des échanges réguliers avec les inspecteurs et les chefs de mission pour garantir une collaboration efficace.
Maîtriser et exploiter de manière optimale lensemble des données disponibles au sein de LCL :
5. Naviguer et sadapter dans des environnements techniques variés (Teradata, Big Data, Oracle, etc.).
6. Identifier et remonter les anomalies liées à la qualité des données.
7. Mettre à jour la documentation Data
Participer à lévolution des structures de données pour répondre aux besoins croissants et anticiper les avancées technologiques.
Participer activement aux projets visant à faire évoluer les outils et lenvironnement de travail de lInspection Générale :
8. Automatiser les processus afin de renforcer lexhaustivité des analyses et daméliorer lautonomie des missions.
9. Encourager et favoriser linnovation en développant de nouvelles méthodologies adaptées aux besoins des missions.
10. Contribuer à l'acculturation data en sensibilisant le corps inspectoral aux enjeux liés à la donnée et en partageant les bonnes pratiques.
11. Participer à des projets innovants tels que :
- Mise en place de datamarts et Développement de reportings visuels pour des
Critères candidat
Niveau d'études minimum
Bac + 5 / M2 et plus
Formation / Spécialisation
Formation : École d'ingénieur ou Master en économétrie, statistiques, sciences et technologies ou Data
Spécialisation : Master économétrie et statistiques/ Master Sciences Technologies/ Data
Niveau d'expérience minimum
6 - 10 ans
Expérience
Maîtrise du traitement informatique des données à des fins danalyse, de reporting ou de manipulation de données (SQL ou SAS a minima). Des connaissances en datavisualisation sont un plus
Compétences recherchées
Compétences requises :
12. Intérêt fort pour lanalyse de données
13. Bonne capacité danalyse et de synthèse
14. Expertise en mathématiques et en statistiques
Compétences techniques :
15. Maîtrise de SQL et Python indispensable
16. Maîtrise des bases de données (Teradata, Oracle, ou équivalents)
17. Connaissances dun outil de Business Intelligence (QlikSense, Power BI, ou équivalent)
18. Connaissance de Dataiku et SAS appréciées
Qualités recherchées :
19. Esprit d'équipe et bon relationnel
20. Capacité d'initiative et force de proposition
21. Adaptabilité
22. Bonne communication écrite et orale
23. Aptitude à vulgariser des concepts techniques
Outils informatiques
Bonne maîtrise dun ou des outils de Data Management et de programmation : SQL, SAS, R, Python, outils de BI (PowerBI, QlikSense etc.);
Maîtrise indispensable du Pack Office
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