Stage - Data Scientist

Crédit Agricole S.A.

La Direction des Relations avec les Caisses régionales a pour mission d’agir, au titre du rôle d’Organe central de Crédit Agricole S.A. vis-à-vis de ses établissements affiliés que sont les Caisses régionales, dans les domaines de la gouvernance, de l’identité juridique ainsi que du pilotage financier et commercial.

 

Au sein de la direction, les équipes pilotage & études accompagnent les Dirigeants des Caisses régionales dans le pilotage commercial et financier.

 

Vous rejoindrez le service Etudes au sein de la Direction des Relations avec les Caisses régionales.

 

Vous contribuerez à l’enrichissement d’analyses de marché et de connaissance client ; ainsi qu’à l’évolution de nos outils en participant à leurs optimisations.

 

Pour cela, vous serez en charge :

• De la conception et du développement de restitutions dans un environnement PowerBi sur le marché des particuliers et les marchés spécialisés. En collaboration avec les experts métiers, vous concevrez et développerez des restitutions adaptées aux besoins des Caisses, en mettant l’accent sur des thématiques majeures pour le Groupe. Pour cela, vous devrez :
  • Construire de nouvelles bases de données ;
  • Créer des reportings interactifs adaptés aux besoins des utilisateurs ;
  • Rédiger la documentation technique.
• D’une étude statistique sur le marché des entrepreneurs. Accompagnée par l’équipe, vous travaillerez sur cette étude impliquant l’analyse de données à partir de nos bases. Au regard des résultats de cette analyse, vous modéliserez la population cible en utilisant des techniques statistiques et des algorithmes de machine learning. Vous validerez vos modèles pour assurer la robustesse des estimations, puis documenterez votre approche méthodologique et vos résultats pour faciliter leur réutilisation future.

 

Par ailleurs, vous participerez à l’amélioration continue des rapports existants et des processus de restitution réalisés au sein du service.

Profil recherché

Data, Finance

Compétences techniques :

• Expériences de l’outil PowerBi
• Connaissances du langage SQL
• Connaissances en Python
• Connaissances en modélisation statistique / machine learning

Compétences générales :

• Curiosité et force de proposition technique
• Rigueur analytique
• Esprit d’équipe et capacité de travail en équipe
• Intérêt pour le secteur bancaire
• Capacité d’écoute, d’analyse et de vulgarisation des processus techniques

Outils informatiques :

• PowerBI
• Python
• SAS Viya
• Suite Microsoft Office