Description du poste
Type de métier
Types de métiers Crédit Agricole S.A. - IT, Digital et Data
Intitulé du poste
Data Analyst/Scientist en alternance H/F
Type de contrat
Alternance / Apprentissage
Durée (en mois)
24 mois
Date prévue de prise de fonction
08/09/2025
Missions
Présentation Du Service
L’équipe Data Marketing Analytics (DMA) a pour mission d’utiliser la Data pour améliorer la connaissance client afin d’aider les différents métiers aux prises de décision permettant de développer le business.
Reconnue au sein de l’entreprise comme experte et propriétaire des données Clients, cette entité est sollicitée pour de diverses et nombreuses analyses, qui peuvent revêtir des caractères très opérationnels comme stratégiques.
LCL a un écosystème Data complet, avec une plate-forme data/Big data performante et des outils d’analyses statistiques et de datascience.
Descriptif De La Mission
Au sein de l'équipe Data Marketing Analytics, sous la responsabilité d’un référent formateur, vous serons confiées les missions suivantes :
* Réaliser des études statistiques et marketing approfondies pour les différentes directions « clientes ».
* Recueillir les besoins métiers auprès de la direction « cliente » pour ensuite mettre en place un modèle de score afin de répondre à des problématiques épargne.
* Suivre l’industrialisation du score que vous aurez construit, en lien avec les équipes informatiques.
* Contribuer aux différents sujets Data en relation avec les équipes informatiques afin d’étendre le champ des études marketing de l’équipe.
Localisation du poste
Zone géographique
Europe, France, Ile-de-France, 94 - Val-De-Marne
Ville
10 place Oscar Niemeyer 94811 VILLEJUIF Cedex
Critères candidat
Niveau d'études minimum
Bac + 4 / M1
Formation / Spécialisation
Formation spécialisée en Datamining / Modèle de données / Modélisation (BAC+5)
Niveau d'expérience minimum
0 - 2 ans
Compétences recherchées
Qualités Recherchées
* Rigueur ;
* Autonomie ;
* Esprit analytique ;
* Force de proposition ;
* Persévérance.
Compétences Requises
* Excel, PowerPoint ;
* Plateforme d’IA type Dataiku ;
* PowerBI ;
* QlikSense ;
* SQL ;
* Python et/ou R, SAS.
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