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Data analyst (h/f)

Schiltigheim
CDI
Data Scientist
De 35 000 € à 40 000 € par an
Publiée le 13 mai
Description de l'offre

Description du poste :
Au sein du service multi-performance et transitions agricoles et en relation étroite avec la direction générale vous aurez pour mission de formaliser et porter la stratégie Data des acteurs agricoles régionaux par :
Le pilotage du projet de partenariat européen pour l'innovation Madata@gri et l'implication dans certaines actions techniques dans le but de :***Permettre l'acculturation des partenaires régionaux aux data agricoles et à l'IA,
* Favoriser la mutualisation et mise en visibilité de données agricoles en Grand Est,
* Proposer une mise en pratique innovante du partage et de la valorisation de données en masse au service du conseil aux agriculteurs.
Des appuis méthodologiques pour :***La valorisation des données disponibles,
* L'identification et à la mise en oeuvre des actions de valorisations des données disponibles issues des projets et prestations du service MTA (données cartographiques, données essais et diagnostics terrains) et autres données accessibles (statistiques, données publiques, open data.) au service du réseau des chambres Grand Est,
* La conception de services innovants de modélisation territoriale, à partir notamment de la plateforme MAELIA développée par INRAE, dans le cadre d'un large partenariat régional (en lien avec le projet Cyclorganic).
Poste basé à Schiltigheim (Bas-Rhin), avec la possibilité d'être basé à Nancy (Meurthe-et-Moselle) ou Châlons-en-Champagne (Marne).***Télétravail (50 jours par an),
* Transport collectif 75%,
* 27CP/20RTT,
* Rémunération sur 13 mois.
Description du profil :
De formation supérieure en data science, data analyse, géomatique, vous avez :***Une expérience confirmée en gestion de projet dans un environnement multidisciplinaire,
* Des compétences techniques en gestion et valorisation de données (maîtrise des outils, connaissance des technologies et méthodes de valorisation de données, capacité à croiser des sources variées),
* Des capacités à interpréter et valoriser des données complexes et à en tirer des conclusions exploitables par des conseillers agricoles et de agriculteurs,
* Une compétence en modélisation de données territoriales (MAELIA et INRAE) serait un plus,
* Une aisance en communication orale et écrite.

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