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Une entreprise spécialisée dans les études sectorielles à Lyon recherche un développeur Python passionné pour créer des outils de scraping et automatiser les processus d'extraction de données. Le poste offre la possibilité de télétravail deux jours par semaine et nécessite une collaboration étroite avec les équipes internes pour assurer la qualité des solutions.
Xerfi est la référence incontournable des études sectorielles pour éclairer la compréhension du monde économique réel, et stimuler les prises de décision par une excellente connaissance des entreprises, de leur environnement, de leur concurrence, de leurs performances.
Toutes les grandes entreprises, aussi bien que les ETI et PME, les principaux cabinets de conseil, les meilleures universités et business schools , les grandes administrations publiques ont recours aux études Xerfi. Son succès s’appuie sur un catalogue exceptionnel de plus de 900 titres mis à jour mois après mois, accumulant ainsi un effet d’expérience sans égal. Un service d’études et d’enquêtes « sur-mesure » répond par ailleurs aux besoins spécifiques des décideurs.
La position éminente de Xerfi repose sur la fiabilité de ses études, l’exigence apportée au traitement des données par ses propres experts, ses méthodologies éprouvées, la rigueur et l’ouverture d’esprit des analyses et des synthèses. Une longue expérience depuis 1993, mais aussi une stricte indépendance - intellectuelle et financière - sont la condition indispensable de cette réussite.
Nous voulons proposer à nos clients et à nos chargés d’études différents outils construits autour d’une base de données collectées par scraping. Nous recherchons pour cela un développeur Python passionné dans le traitement des données et la réalisation d’algorithmes complexes. Le poste implique de travailler sous la direction d’un data scientist expérimenté, et en étroite collaboration avec les différents services de l’entreprise. Le site de travail se situe à Lyon, au cœur du quartier Part Dieu, avec la possibilité de télétravailler deux jours par semaine.
Plus concrètement, votre travail comportera les tâches suivantes :