Descriptif du poste: 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. Descriptif des missions : Collaborer étroitement avec les missions d'audit pour fournir des analyses pertinentes et adaptées : Comprendre et challenger les besoins exprimés par les inspecteurs, en proposant, si nécessaire, des ajustements pour affiner les demandes. Réaliser des extractions de données, des analyses statistiques avancées et des modélisations. Assurer la pertinence et la qualité des livrables grâce à une collaboration proactive avec les inspecteurs et chefs de mission. Organiser des échanges réguliers avec les inspecteurs et les chefs de mission pour garantir une collaboration efficace. Maîtriser et exploiter de manière optimale l'ensemble des données disponibles au sein de LCL : Naviguer et s'adapter dans des environnements techniques variés (Teradata, Big Data, Oracle, etc.). Identifier et remonter les anomalies liées à la qualité des données. Mettre à jour la documentation Data Participer à l'évolution des structures de données pour répondre aux besoins croissants et anticiper les avancées technologiques. Participer activement aux projets visant à faire évoluer les outils et l'environnement de travail de l'Inspection Générale : Automatiser les processus afin de renforcer l'exhaustivité des analyses et d'améliorer l'autonomie des missions. Encourager et favoriser l'innovation en développant de nouvelles méthodologies adaptées aux besoins des missions. Contribuer à l'acculturation data en sensibilisant le corps inspectoral aux enjeux liés à la donnée et en partageant les bonnes pratiques. Participer à des projets innovants tels que : - Mise en place de datamarts et Développement de reportings visuels pour des Profil recherché: Critères candidat Niveau d'études minimum Bac + 5 / M2 et plus Formation / Spécialisation Formation : École d'ingénieur ou Master en économétrie, statistiques, sciences et technologies ou Data Spécialisation : Master économétrie et statistiques/ Master Sciences Technologies/ Data Niveau d'expérience minimum 3 ans minimum Expérience 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 Compétences recherchées Compétences requises : Intérêt fort pour l'analyse de données Bonne capacité d'analyse et de synthèse Expertise en mathématiques et en statistiques Compétences techniques : Maîtrise de SQL et Python indispensable Maîtrise des bases de données (Teradata, Oracle, ou équivalents) Connaissances d'un outil de Business Intelligence (QlikSense, Power BI, ou équivalent) Connaissance de Dataiku et SAS appréciées Qualités recherchées : Esprit d'équipe et bon relationnel Capacité d'initiative et force de proposition Adaptabilité Bonne communication écrite et orale Aptitude à vulgariser des concepts techniques Outils informatiques Bonne maîtrise d'un ou des outils de Data Management et de programmation : SQL, SAS, R, Python, outils de BI (PowerBI, QlikSense etc.); Maîtrise indispensable du Pack Office