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# Data Analyst H/F

- **Company:** Yeets
- **Location:** Fontenay-sous-Bois, France
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Data Analysis, Python (Programming Language), Regular Expressions, SQL Databases, Large Language Models, Gitlab, Git, Data Lakes
- **Published:** September 26, 2026
- **Apply:** https://www.hellowork.com/fr-fr/emplois/83783299.html

## About the Role

Profil recherchéExpérience confirmée en analyse de données, Data Science appliquée ou qualité des donnéesExcellente capacité d'exploration, d'analyse et d'interprétation des donnéesMaîtrise de PythonConnaissance des méthodes statistiques et des indicateurs de qualitéExpérience du traitement textuel, du matching, des Regex ou du NLPPratique de Git et GitLabCapacité à présenter clairement les résultats à des interlocuteurs métier et techniquesRigueur, curiosité, esprit d'investigation et capacité de synthèse, 1. Expérience confirmée en analyse de données, Data Science appliquée ou qualité des données

 2. Excellente capacité d'exploration, d'analyse et d'interprétation des données
 3. Maîtrise de Python
 4. Connaissance des méthodes statistiques et des indicateurs de qualité
 5. Expérience du traitement textuel, du matching, des Regex ou du NLP
 6. Pratique de Git et GitLab
 7. Capacité à présenter clairement les résultats à des interlocuteurs métier et techniques
 8. Rigueur, curiosité, esprit d'investigation et capacité de synthèse

EUR

SQL
Git
Capacité à synthétiser
Python
Statistiques
Analyse de données

## Description

Au sein de l'équipe « Qualité des données » du Pôle Data/IA de notre client, ce remplacement vise à renforcer la capacité de l'équipe à explorer, comprendre et analyser les données en profondeur. L'objectif est d'identifier les anomalies, d'en rechercher les causes racines et de proposer des solutions de contrôle et de fiabilisation adaptées., Explorer et comprendre des jeux de données complexes.

 - Réaliser des analyses statistiques et des diagnostics de qualité.
 - Identifier, catégoriser et mesurer les anomalies.
 - Rechercher les causes racines des problèmes observés.
 - Définir des indicateurs de qualité et des niveaux de confiance.
 - Concevoir et tester des règles de contrôle, de normalisation et de correction.
 - Mettre en oeuvre des méthodes de rapprochement et de matching de données.
 - Analyser des données textuelles à l'aide de techniques NLP, Regex ou de similarité.
 - Expérimenter et comparer différentes méthodes de fiabilisation.
 - Restituer les résultats et contribuer à la définition des plans d'actions.
 - Documenter les analyses, les hypothèses et les méthodes retenues.

Outils & Environnement

 - Python, JupyterHub, SQL
 - Git/GitLab
 - MinIO, Datalake
 - Pandera ou Great Expectations
 - Regex, Fuzzy Matching, NLP
 - Selon les cas d'usage : LLM/VLM


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