Stage : Stagiaire (h/f) - Data Analyst support à la production - stage rémunéré

Contenu de l'offre Stage : Stagiaire (h/f) - Data Analyst support à la production - stage rémunéré chez SFR

·  Date de publication : 06/12/2022
·  Type de contrat : Stage rémunéré (5 mois)
·  Département : Paris (75)
·  Ville : PARIS

Informations générales

Entreprise de nouvelles technologies et d’innovation et 2 e opérateur Français, SFR révolutionne les usages grâce à son réseau puissant Fibre, 4G, 5G et ses expertises de pointe dans les technologies de la mobilité, l’IA, le big data ou les objets connectés. 1 er opérateur à avoir lancé la 3G la 4G et la 5G en France, SFR fait partie du groupe Altice France, acteur pionnier de la convergence entre les télécoms et les médias. 

Nous sommes près de 10 000 femmes et hommes, partout en France, animés par un objectif : offrir le meilleur à chacun de nos clients.

Vivre l’aventure SFR, c’est la certitude de relever de nouveaux challenges chaque jour, d’avoir la chance de laisser son talent et son potentiel s’exprimer, de favoriser une innovation utile et le travail en équipe, pour accélérer l’innovation, la vie des Français, l’avenir mais aussi sa carrière !

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Intitulé du poste
Stagiaire (h/f) - Data Analyst support à la production - stage rémunéré

Description de la mission

·  Participer au quotidien data de la direction : contrôle de la chaîne de traitement des données, rattrapage/correctif si besoin.
·  Accroitre l'utilisation de la data visualisation au sein de la direction : prise du besoin/initiative, développement, mise en production, contrôles
·  Projet de stage/alternance orienté data science (exemple : prévision des ventes pour le canal Télévente)

Profil

Préférence pour un profil avec un DUT acquis, actuellement en BAC+4/5

Data Analyst - BI, Dataviz & Data Science (H/F, en formation orientée informatique/statistiques)

·  Capacités d'autonomie dans la recherche de solutions aux besoins exprimés. Rigueur dans le traitement et la restitution des données. Sens du relationnel.
·  Connaissances techniques requises : SQL, si possible Python, dataviz : Tableau/Power BI, Excel
·  Connaissances théoriques en statistiques