Alternance - technicien en statistiques et informatique décisionnelle - f/h

La Caisse de Prévoyance et de Retraite du Personnel Ferroviaire (CPR) est un organisme de sécurité sociale à compétence nationale dont le siège est situé à Marseille et qui emploie environ 800 collaborateurs.
Elle assure la gestion du régime spécial de prévoyance et de retraite des agents et des ex-agents au statut SNCF, et verse à ce titre 7 milliards d’euros par an de prestations à plus de 450.000 bénéficiaires.
Elle gère également les accidents du travail et maladies professionnelles des agents statutaires par mandat de la SNCF.
Depuis novembre 2024, en lien avec l’ouverture à la concurrence du secteur, elle gère la portabilité du régime spécial de retraite pour les salariés au statut transférés hors SNCF et, par délégation de la Cnam, l’assurance maladie des salariés de la branche ferroviaire affiliés au régime général (environ 70.000 bénéficiaires).


En tant que Technicien(ne) en statistiques et informatique décisionnelle en alternance, vous rejoindrez notre équipe composée de trois référents techniques et d’un chargé de statistiques décisionnelle, et participerez activement au pilotage de l’activité à travers la production, l’analyse et la fiabilisation des données statistiques issues des systèmes d’information de la CPRPF.
Vous contribuez en appui technique sur les volets régime général et/ou régime spécial afin de structurer, fiabiliser et exploiter les données d’activité, produire des indicateurs et tableaux de bord d’aide à la décision, contribuer à l’évolution des outils décisionnels, participer aux études statistiques de pilotage et accompagner les équipes internes dans la compréhension et l’utilisation des données.
Rattaché(e) au Responsable du service et sous la supervision directe du Chargé de Statistiques Décisionnelle, vous serez impliqué(e) dans les activités suivantes :
* L’extraction, la transformation et le contrôle de cohérence des données ;
* La conception et la mise à jour de tableaux de bord (Excel avancé, outils BI, etc.) ;
* L’automatisation de traitements statistiques récurrents ;
* L’analyse d’écarts et la production de notes d’aide à l’interprétation ;
* L’amélioration des processus de production de données (fiabilisation, automatisation, documentation, structuration) ;
* La participation éventuelle à des projets d’évolution décisionnelle.