Data Analyst H/F

La prestation s’inscrit au sein de l’environnement Data & IA et vise à accompagner Carrefour Banque & Assurance dans l’exploitation et la valorisation de ses données.

Analyses avancées : réaliser des études exploratoires et prédictives sur les données Banque et Assurance (comportement client, risque, attrition, appétence).

Exploitation multi-sources : naviguer dans un écosystème hybride pour extraire et réconcilier les données provenant d’environnements legacy et cloud.

Aide à la décision : traduire les problématiques business en modèles d’analyse de données et restituer les résultats sous forme de recommandations actionnables pour les directions opérationnelles., Rapports d’études statistiques détaillés (méthodologie, analyses, conclusions)

Notebooks d’analyse documentés et industrialisables

Dashboards de suivi des indicateurs clés (KPI) issus des études

Synthèses stratégiques pour les comités de direction

Maîtriser SQL et BigQuery, rédiger et optimiser des requêtes complexes pour extraire et analyser des données

Gérer et modéliser les données, concevoir des pipelines optimisés dans BigQuery en garantissant qualité, fiabilité et cohérence des analyses

Appliquer Python et ses bibliothèques analytiques (Pandas, NumPy, PySpark) pour les traitements et le prototypage de solutions data

Créer et optimiser des dashboards interactifs sous Looker Studio et Looker, identifier et suivre les KPIs critiques pour le pilotage métier

Exploiter les bases de données relationnelles et NoSQL (PostgreSQL, MongoDB, DBL, etc.)

Comprendre et appliquer les architectures data modernes : Data Lake, Data Warehouse

Utiliser les environnements Cloud, notamment GCP ou Azure

Mettre en oeuvre CI/CD avec GitLab CI et gérer le versionning avec Git

Appliquer les principes DevOps pour améliorer la fiabilité et l’efficacité des traitements

Travailler en méthodologies agiles, notamment Scrum, Sprint Planning et Backlog Refinement

Collaborer efficacement avec les équipes métiers et techniques pour produire des analyses fiables et exploitables

Profil recherchéLivrables :Rapports d’études statistiques détaillés (méthodologie, analyses, conclusions)Notebooks d’analyse documentés et industrialisablesDashboards de suivi des indicateurs clés (KPI) issus des étudesSynthèses stratégiques pour les comités de directionMaîtriser SQL et BigQuery, rédiger et optimiser des requêtes complexes pour extraire et analyser des donnéesGérer et modéliser les données, concevoir des pipelines optimisés dans BigQuery en garantissant qualité, fiabilité et cohérence des analysesAppliquer Python et ses bibliothèques analytiques (Pandas, NumPy, PySpark) pour les traitements et le prototypage de solutions dataCréer et optimiser des dashboards interactifs sous Looker Studio et Looker, identifier et suivre les KPIs critiques pour le pilotage métierExploiter les bases de données relationnelles et NoSQL (PostgreSQL, MongoDB, DBL, etc.)Comprendre et appliquer les architectures data modernes : Data Lake, Data WarehouseUtiliser les environnements Cloud, notamment GCP ou AzureMettre en oeuvre CI/CD avec GitLab CI et gérer le versionning avec GitAppliquer les principes DevOps pour améliorer la fiabilité et l’efficacité des traitementsTravailler en méthodologies agiles, notamment Scrum, Sprint Planning et Backlog RefinementCollaborer efficacement avec les équipes métiers et techniques pour produire des analyses fiables et exploitables, Dashboard SGBD Google cloud platform Looker Studio SQL Git MongoDB KPI Python Scrum PostgreSQL NoSQL Analyse de données