Data analyst H/F

Contenu de l'offre Data analyst H/F chez Crédit Agricole S.A.

Montrouge (92) CDI Société cotée, Crédit Agricole SA est l'organe central de contrôle du Groupe Crédit Agricole.
Son organisation est au service de la stratégie et de la performance du Groupe en coordination avec les filiales et les lignes métiers.
Crédit Agricole SA regroupe et anime ses filiales spécialisées, au service des Caisses régionales et des réseaux bancaires du Groupe.

Référence

2019-44234

Date de parution

05/12/2019

Description du poste

Type de métier

Types de métiers Crédit Agricole S.A. - Inspection / Audit

Types de métier complémentaires

Types de métiers Crédit Agricole S.A. - Autres

Type de contrat

CDI

Poste avec management

Non

Cadre / Non Cadre

Cadre

Missions

L'Inspection Générale Groupe veille à la bonne maîtrise des risques et au respect de la réglementation. Elle joue un rôle clé pour permettre d'inscrire le développement du Groupe Crédit Agricole dans une trajectoire de risques maîtrisés.

Les équipes d’Inspection réalisent des missions dans l’ensemble du Groupe Crédit Agricole tant en France qu'à l'International.

Au sein du Pôle Audits spécialisés (IT, Data, Modèles) et Transformation Digitale de l’Inspection Générale Groupe, rejoignez l’équipe d’analyses quantitatives et prospectives pour participer à sa création et à la structuration de son offre de service pour la Ligne Métier Audit Inspection (LMAI), composée de 1200 collaborateurs répartis sur l’ensemble des implantations du Groupe. Vous contribuerez au développement et au déploiement de solutions DATA à forte valeur ajoutée permettant de faire gagner en pertinence et en efficience le dispositif de contrôle périodique du Groupe Crédit Agricole.

En tant que Data Analyst au sein de l’Inspection Générale, vos principales missions seront de :

Réaliser des analyses quantitatives et prospectives au service de la supervision de l’Inspection Générale Groupe (à terme de la Ligne Métier Audit Inspection) dans le cadre de la planification des travaux d’audit sur le périmètre du Groupe Crédit Agricole permettant notamment : De définir des indicateurs de risques avancés (Key Audit Indicators) ; D’identifier et de quantifier des risques émergents ; De mesurer quantitativement les enjeux des différents métiers et activités du Groupe (risque brut) ; D’évaluer le niveau de couverture des risques (usage des données de la 2eme ligne) … fondées sur l’exploitation statistique (création d’un datalake pour l’audit en lien avec le Lab Innovation et regroupant tout type de données : structurées et non structurées) Des données consolidées, granulaires ou agrégées des fonctions centrales du Groupe CA ; Des données des principales usines IT ou métier du Groupe ; Des informations transmises au superviseur ; Des audits passés ; Des données issues de l’OPEN DATA Réaliser des analyses ad hoc (Dashboarding/reporting sur des analyses de portefeuille crédits / clients / Opérations / etc.) pour le cadrage de mission d’inspection et accompagner les inspecteurs DATA dans la définition des besoins en DATA ; Animer la communauté de « continuous monitoring » de la LMAI (partage de bonnes pratiques, travaux méthodologiques communs, etc. ; Contribuer à la sensibilisation et à l’acculturation DATA des collaborateurs de la LMAI notamment par la définition de plan de formation et l’animation de sessions de formations sur l’usage de la DATA et des outils associés (Data analytics/visualisation) ; Assurer une veille technologique sur les outils DATA afin de maintenir à jour les connaissances du service et les tendances en matière d'innovation. Représenter la LMAI en intégrant la communauté d’experts DATA au sein du Groupe Crédit Agricole

Localisation du poste

Zone géographique

Europe, France, Ile-de-France, 92 - Hauts-De-Seine

Ville

Montrouge

Critères candidat

Niveau d'études minimum

Bac + 5 / M2 et plus

Formation / Spécialisation

Université, école de commerce, école d'ingénieur

Niveau d'expérience minimum

0 - 2 ans

Compétences recherchées

Compétences requises :

Expertise dans les techniques analytiques avancées : statistique descriptive et analyse de données, inférence statistique, clustering, etc. ; Langage : Python, SQL, SAS, VBA ; Base de données : SQL Server, Oracle, NEO4J ; Ecosystème Big Data : Spark, Hadoop, Hive; Forte culture DATA
Qualités recherchées :

Capacité à vulgariser les approches technologiques et aisance oratoire pour les présenter à un auditoire non spécialiste ; Force de proposition ; Qualités d'écoute active et d'humilité scientifique ; Capacité à travailler en transverse dans un environnement multiculturel Connaissance des métiers de la banque-assurance appréciée.

Outils informatiques

PowerBI, Microstrategy

Langues

Anglais