Data analyst - CDI H/F

Le besoin

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.

Responsabilités

• Réaliser des études exploratoires et prédictives sur les données Banque et Assurance (comportement client, risque, attrition, appétence).
• Naviguer dans un écosystème hybride pour extraire et réconcilier les données provenant d’environnements legacy et cloud.
• Traduire les problématiques business en modèles d’analyse de données et restituer les résultats sous forme de recommandations actionnables pour les directions opérationnelles.

Profil recherché

• Rédiger des rapports d’études statistiques détaillés (méthodologie, analyses, conclusions).
• Produire des notebooks d’analyse documentés et industrialisables.
• Créer des dashboards de suivi des indicateurs clés (KPI) issus des études.
• Synthétiser des recommandations 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 et 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 œuvre 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 (Scrum, Sprint Planning, Backlog Refinement).
• Collaborer efficacement avec les équipes métiers et techniques pour produire des analyses fiables et exploitables.