CDI Data Scientist (H/F)

Contexte :

La Caisse d'Allocations Familiales de la Gironde accompagne les familles dans leur vie quotidienne et développe la solidarité envers les plus vulnérables.

Elle gère

- une vingtaine de prestations, qui couvrent 800 000 personnes et représentent près de 2 milliards d'euros par an,
- une politique d'action sociale envers les familles pour laquelle 190 millions d'euros sont investis par an (modes de garde des jeunes enfants, activités de loisirs des jeunes, centres sociaux .).
- La Caf de la Gironde est la 6ème plus importante de France pour son nombre d'usagers.
Notre organisme, de droit privé, emploie près de 800 collaborateurs.

Le système d'informations de l'organisme, géré sous Azure et Databricks, est riche de millions de données ; la plupart structurées et dotées d'un dictionnaire descriptif. Il permet et depuis déjà plusieurs décennies, toutes sortes de traitements statistiques, des plus simples aux plus complexes.

Rejoindre la Caf c'est innover et s'adapter en permanence. C'est aussi mesurer concrètement l'impact de son action sur la société et sur la vie des ménages.

Le Département Etudes et Statistiques, service d'accueil du nouveau collaborateur, a des missions variées, au service de la connaissance et de l'aide à la décision de la direction :

- Asseoir sur des bases scientifiques des décisions prises à différentes étapes du processus de gestion du paiement des prestations aux usagers de la Caf
- en expérimentant des solutions à base de techniques d'IA.

- Être en appui des réflexions stratégiques de la direction de la Caf, des orientations opérationnelles de l'offre globale de service et des besoins de connaissance de nos partenaires, en produisant des données décisionnelles, en réalisant des études quantitatives, pour éclairer la situation démographique, sociale et économique des populations et de leurs territoires de résidence.
- Eclairer la connaissance de l'environnement socio-économique des 12 Caf de Nouvelle-Aquitaine, voire de l'ensemble des Caf de France en animant et en participant à des études et à la construction d'outils dans le cadre d'un réseau de chargés d'études de Caf.

Vos futures activités :
Principales:

- extraire et valoriser les données brutes en variables et structures exploitables pour l'analyse (jointure, agrégation, calcul d'indicateurs, .)
- créer des data-visualisation (tableaux Excel, supports de présentation orales et écrites, tableaux de bord Power BI, Cartographies)
- réaliser des études statistiques (typologie, classification, analyse de données, autres méthodes de synthèse des données)
- maintenir vos codes (corriger des erreurs, améliorer les performances, adapter le code à un nouvel environnement, ajouter de nouvelles fonctionnalités .)
- explorer et développer la maîtrise des différentes tables/données du système d'information
- mettre en euvre des techniques de Machine Learning pour de l'apprentissage supervisé ou non.
- Occasionnelles :

- échanger avec un commanditaire pour traduire son besoin en réponse statistique adaptée
- animer des groupes de travail composés de chargés d'études
- présenter oralement des résultats d'études à des non spécialistes
- mettre en euvre des techniques de traitement de textes et d'images
-
Votre profil, vos atouts :

Particulièrement à l'aise avec les grandes volumétries de données structurées, vous savez identifier les informations pertinentes, les manipuler en Python, optimiser et maintenir vos codes et utiliser des méthodologies statistiques appropriées.
Vous appréciez et maîtrisez toutes les étapes de réalisation de vos études et projets : recueil des besoins, cadrage et choix de la méthodologie, construction des bases d'études, data featuring, réalisation des analyses et modélisations, dataviz, restitution aux différents interlocuteurs.
De formation bac+5 en statistiques, mathématiques appliquées, data science, analyse de données, économétrie et/ou avec une expérience professionnelle de plusieurs années en lien avec les activités décrites ci-dessus.

Les principales compétences recherchées :

-> Maîtrise et pratique indispensables :

- Statistique :
- Rigueur et logique de raisonnement mathématique, bonne logique dans la production et l'exploitation de statistiques descriptives, analyses multivariées, modélisations supervisées ou non

- Outils :
- Python, MLlib et/ou scikit-learn, Excel

-> Atouts supplémentaires

- statistique :
- Techniques de sondage

- outils :
- Pyspark, SQL, Power BI, Cartographie sous Python ou avec R-Shiny, Visual Basic pour Excel, environnement Databricks, NLP