Les offres de “LCL”

Expire bientôt LCL

Data Scientist H/F

  • Alternance
  • Paris (Paris)
  • Études / Statistiques / Data

Description de l'offre

Description du poste

Type de métier

Types de métiers Crédit Agricole S.A. - Systèmes d'information / Maîtrise d'Ouvrage

Type de contrat

Alternance / Apprentissage

Date prévue de prise de fonction

01/09/2019

Missions

Présentation du service :

La direction « Données & Connaissance Client » au sein de la Direction Développement Retail a comme double objectif d'avoir une meilleure connaissance du comportement clients et d'apporter des réponses opérationnelles aux problématiques des directions 'clientes' (Marketing & Distribution) pour une meilleure gestion de la relation client et des performances commerciales.

 

Vous assisterez l’ensemble de l’équipe sur les missions suivantes :

-Répondre aux  demandes des différents services (Marketing notamment) en termes de chiffres/analyses (comptages, extractions, requêtes, enrichissement, portrait-types) et en restituer les résultats ;

-Réaliser des études statistiques, marketing  et géomarketing approfondies pour l'ensemble des directions et les présenter aux services concernés

-Mettre en place de nouveaux outils d'aide à la décision innovants via des reporting (dataviz) et des modélisations statistiques adéquates (scoring, segmentation,  modèles gravitaires, modèles de localisation-allocation) ;

-Contribuer à la qualité et à l’enrichissement des données

 

 

 Tous nos postes sont ouverts aux personnes en situation de handicap.

Profil recherché

Critères candidat

Niveau d'études minimum

Bac + 4 / M1

Formation / Spécialisation

Formation : Data Science, Statistiques ou Informatique
Spécialisation orientée marketing serait un plus

Niveau d'expérience minimum

0 - 2 ans

Expérience

projets ou stages en Data Science seraient des plus

Compétences recherchées

Bonne capacité d'analyse et de synthèse, qualités orales et rédactionnelles, esprit d'initiative et esprit d'équipe

Outils informatiques

Maîtrise des outils et environnements de datascience : SAS, SQL, R, Python, Hive.
La connaissance de l'outil Qlikview et de Géonconcept serait un plus.

Faire de chaque avenir une réussite.
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