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Une entreprise dynamique et innovante recherche un Data Analyst pour rejoindre son équipe d'Inspection Générale. Dans ce rôle, vous serez responsable de fournir des analyses pertinentes pour les missions d'audit, en utilisant des outils avancés d'analyse de données. Vous travaillerez dans un environnement stimulant, où l'innovation et l'amélioration continue sont encouragées. Vous aurez l'opportunité de participer à des projets innovants, tels que la mise en place de datamarts et le développement de reportings visuels. Si vous êtes passionné par les données et souhaitez contribuer à des projets significatifs, cette opportunité est faite pour vous.
Présentation de l’entité:
Filiale du Groupe Crédit Agricole depuis 2003, LCL est aujourd'hui l'une des plus grandes banques de détail en France.
Grâce à son réseau d’agences et centres d'affaires entreprises, sa banque à distance et sa banque privée, LCL accompagne 6 millions de clients particuliers et professionnels, et est la banque d'une entreprise sur trois.
Présentation de l’équipe:
L’Inspection Générale de LCL est intégrée à la Ligne Métier Audit-Inspection du Groupe Crédit Agricole S.A.
Forte d’une équipe d’environ 100 personnes, elle réalise des missions d’audit (plus de 30 par an) visant à vérifier la bonne maîtrise des risques, l’identification des futures zones de risque et le respect de la réglementation.
Elle couvre l’ensemble des métiers de la banque et de ses filiales ainsi que les prestations de services externalisées.
Les enjeux en termes de data sont très forts et l’Inspection Générale a décidé d’investir sur un écosystème Data complet et agile avec des outils d’analyses statistiques et de data science.
En tant que Data Analyst vous rejoindrez le Pôle Data de l’Inspection Générale de LCL.
Vous aurez pour principale mission d’accompagner de manière proactive, efficace et innovante, les missions dans leurs analyses.
Compétences requises:
Maîtrise du traitement informatique des données à des fins d’analyse, de reporting ou de manipulation de données (SQL ou SAS a minima).
Des connaissances en datavisualisation sont un plus.
Formation:
École d'ingénieur ou Master en économétrie, statistiques, sciences et technologies ou Data.
Spécialisation: Master économétrie et statistiques/ Master Sciences Technologies/ Data.