- Vous êtes à l'écoute d'une nouvelle opportunité professionnelle dans le domaine de la Data ? - Vous portez un vif intérêt au secteur financier ? - Vous recherchez un poste riche de sens, vous permettant d'être en interaction avec l'ensemble des départements de l'entreprise, d'exploiter différentes données et d'avoir un impact sur le business ?  Rejoignez-nous !  Hoist Finance est une institution financière spécialisée dans le rachat et le recouvrement de portefeuilles de créances bancaires. Hoist Finance est l'un des rares acteurs régulés intervenant dans ce secteur. Le groupe emploie actuellement 1100 collaborateurs (dont environ 120 en France), opérant dans 15 pays européens, et connait une croissance soutenue depuis plus de 10 ans.  Nous renforçons notre Pôle « Performances & Data » et recherchons un(e) :  Data Analyste Senior - Analytics & Modélisation Le poste s'adresse à un profil hybride, capable de naviguer entre data quality, analytics avancé, machine learning et automatisation. Rattaché(e) à notre Responsable Pilotage Performance et Data, votre principale mission consiste à valoriser la data (CRM, produits/portefeuilles, performances). Sur ce rôle central dans notre organisation,il s'agit plus particulièrement d'identifier et de répondre aux besoins des différentes équipesimpliquant un rôle clé en matière de recherche, nettoyage, structuration et fiabilisation de la donnée, afin de la rendre exploitable pour les analyses métiers. En complément, vous contribuez également à l'automatisation de certains traitements et à l'amélioration continue de la qualité des données. Grâce à la qualité de vos analyses, vous participez à l'identification de poches de valeur, vous apportez des éclairages quant aux décisions stratégiques et contribuez ainsi à l'amélioration de nos performances.  Vos missions plus en détails :  - Recherche et collecte de la donnée :Identification des sources de données pertinentes (bases, fichiers excel, API, CRM.) et exploration des environnements parfois peu documentés  - Compréhension de la logique métier derrière la data et validation de la cohérence des données  - Extraction, nettoyage et fiabilisation des données  - Maintien et développement des process/reporting - Structuration, transformation et exploitation de la data / Analyse de performances : Traitement et exploitation de la Data et mise en place d'analyses de performance des activités (ex : performance des portefeuilles de créances, productivité.) - Conception de modèles de données adaptés aux besoins d'insigths spécifiques aux différents métiers - Participation à l'évolution progressive de notre architecture analytique afin de produire ces insights actionnables ((tendances, déviations, etc.) - Documentation des traitements réalisés  - Automatisation des traitements (mise en place de process/règles de transformation reproductibles)  - Machine Learning & IA appliquéeSegmentation clients à des fins de ciblage  - Modèles de scoring (propension à payer, risque, joignabilité) - A/B testing et expérimentation structurée - Participation à la stratégie d'enrichissement de données  - Exploration d'approches IA pour automatiser et optimiser les stratégies Environnement technique : Alteryx, PowerBI, SQL, R / Python, MS Excel/VBA, Tableau Ce que vous trouverez de plus en tant que Data Analyst chez Hoist Finance :  - Une équipe à taille humaine, qui s'entraide au quotidien et qui a à cœur de partager son expertise - « Pas de silos ! » : un champ d'intervention large permettant une diversité de projets : différents départements (fonctions Opérationnelles/Métiers principalement mais également fonctions Supports), données variées (« indicateurs de production », données financières, économiques, sociodémographiques, RH.), différents types de crédits (prêt personnel, crédit à la consommation, découvert bancaire.) Profil recherché :  - Formation supérieure de niveau Bac +5 en Data (Statistiques / Informatique décisionnelle) type Master MIASHS parcours statistique, Master SIAD, ENSAI... - Expérience de 5 ans sur une fonction analytique (statistiques, manipulation de données), dans le domaine financier, ou distribution, marketing  - Curiosité / orientation business ET technique : capacité à comprendre les enjeux d'une activité, à « comprendre une donnée imparfaite », à manipuler des données brutes et à recouper plusieurs sources  - Excellentes capacités à communiquer en transverse et à présenter des données complexes et détaillées dans un format facilitant la compréhension - Rigueur, réactivité et capacité d'adaptation pour intervenir sur des projets variés et auprès d'interlocuteurs multi