CDD - Data scientist H/F

Crédit Agricole SA; Île-de-France; Sur place; EUR 65 000 - 95 000; Plein temps

Résumé du poste

Crédit Agricole S.A. recherche un(e) Data Scientist au sein du Pôle Etudes Economiques Groupe pour accompagner la gestion de l’offre digitale et l’exploitation du datalake ECO.

Vous travaillerez avec les documentalistes, économistes et ingénieurs conseil pour construire des outils interactifs, des prévisions et des KPI économiques, et pour publier des livrables clients sous forme de dashboards et rapports. Une expertise en Python et SQL est indispensable, et une connaissance d'AWS et Kubernetes

Qualifications

• Maîtrise de Python obligatoire, avec expérience en analyse de données.
• Capacité à construire des outils et dashboards interactifs.
• Connaissance des pipelines ETL et de la gouvernance des données.

Responsabilités

• Concevoir et développer des outils et dashboards pour les publications web.
• Mettre en place des pipelines ETL et du datalake ECO.
• Rédiger des livrables client et assurer la traçabilité des données.

Connaissances

Python

Data analysis

Formation

Bac + 5 / M2 et plus

Data-science (statistiques, mathématiques, informatique)

Analyse de données

Outils

SQL

AWS

Kubernetes

PowerBI

VBA

Description du poste

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Moteur de recherche d'offres d'emploi Crédit Agricole S.A.

Mots clés (ex : ingénieur commercial Paris)

Entité

Rejoignez une entreprise au cœur des activités du groupe Crédit Agricole, de ses évolutions et de sa transformation.

Holding et société cotée du Groupe, Crédit Agricole S.A assure la coordination, la cohérence et les synergies entre les entités pour porter les ambitions du Projet du Groupe.

Les missions confiées à nos collaborateurs offrent une vision transversale des enjeux économiques et stratégiques du Groupe.

En agissant chaque jour dans l'intérêt de la société, nous sommes un groupe engagé en faveur des diversités et de l'inclusion et plaçons l'humain au cœur de toutes nos transformations. Tous nos postes sont ouverts aux personnes en situation de handicap.

Référence

2025-106409

Date de parution

04/09/2026

Type de métier

Types de métiers Crédit Agricole S.A. - Analyse financière et économique

Vous rejoindrez le Pôle Etudes Economiques Groupe

Au sein des études économiques du groupe Crédit agricole, vous rejoindrez l’équipe Data Multimédia Publications ayant pour principale mission de gérer l’ensemble de l’offre digitale de la direction.

Construire avec les documentalistes, économistes et ingénieurs conseil des outils sous forme d'applications, par exemple pour :

• Mettre à disposition des entités, de manière visuelle, ergonomique et interactive, un vaste corpus de données et d’indicateurs thématiques ou sur un marché spécifique
• Construire des outils de prévisions sur des thématiques spécifiques

Assurer la maintenance et l'exploitation du datalake ECO pour l'ensemble des usages et applications:

• Mettre en place des pipelines ETL automatisés pour intégrer quotidiennement les données macroéconomiques (Insee, Eurostat, FMI…) avec contrôles qualité et traçabilité.
• Développer un système de monitoring et d'alertes pour détecter les anomalies dans les flux de données et assurer la continuité des analyses
• Implémenter la gouvernance des données économiques : définir les standards de qualité, gérer les accès et droits utilisateurs, assurer la conformité réglementaire et l'audit des données.

Participer à la rédaction de livrables client (rapports, présentations, dashboards) :

• Créer des visualisations interactives (graphiques dynamiques, cartes choroplèthes…) pour illustrer les analyses des experts dans les publications web.
• Automatiser la génération de tableaux de bord sectoriels personnalisés intégrant KPI économiques et analyses prédictives.

Niveau d'études minimum

Bac + 5 / M2 et plus

Formation / Spécialisation

Formation : Data-science (statistiques, mathématiques, informatique)

Spécialisation : Analyse de données

Compétences recherchées

• Maîtrise de Python obligatoire ;
• Proactif, curieux, organisé ;

Outils informatiques

• Maîtrise des outils de data science : Python, SQL
• Très bonnes connaissances de la plateforme AWS
• Connaissance de l'environnement Kubernetes et des outils d'orchestration de conteneurs
• PowerBI et VBA sont appréciés