Expire bientôt Crédit Lyonnais

Risk Data Analyst H/F

  • CDI
  • Paris (Paris)
  • Études / Statistiques / Data

Description de l'offre

Description du poste

Type de métier

Types de métiers Crédit Agricole S.A. - Risques / Contrôles permanents

Type de contrat

CDI

Poste avec management

Non

Missions

Au sein de la Direction des Risques & Contrôle Permanent de LCL, le Pôle Data Etudes Pilotage et Projets est en charge de la qualité des données Risques, du suivi des indicateurs et de la production des Reporting sur le périmètre du Risque de Crédit. Le pôle assure la coordination et la réalisation du Comité des Risques LCL ainsi que le pilotage  des Projets Risques avec un fort impact fonctionnel et un budget IT important.

 

Vous rejoindrez l’équipe Data Management, dont les principales missions sont :

·  Mettre en place le suivi de la Data Quality : veiller sur la correcte alimentation et exhaustivité des données dans le SI Risques ;
·  Organiser et prendre en charge des demandes d’extractions complexes issues des Infocentres Risques ;
·  Réaliser des études ponctuelles à la demande et accompagner les clients internes dans l’interprétation des résultats ;
·  Participer aux travaux de sécurisation des arrêtés trimestriels et des Reporting réglementaires.

Pour répondre à l’objectif de digitalisation de la Banque et de modernisation de nos Reporting, vous participerez à la mise en place de nouveaux outils de data vizualisation. Vous serez également associé aux travaux d’intégration du Big Data LCL dans les sources de données Risques.  

 

Tous nos postes sont ouverts aux personnes en situation de handicap.

Profil recherché

Critères candidat

Niveau d'études minimum

Bac + 5 / M2 et plus

Formation / Spécialisation

Statistiques/Econométrie, analyse de la Donnée ou formation similaire.

Niveau d'expérience minimum

3 - 5 ans

Compétences recherchées

• Capacité d'analyse, rigueur ;
• Capacité à travailler en équipe et en mode projet ;
• Aisance relationnelle et de communication ;
• Esprit d'initiative, bonne autonomie.

Outils informatiques

• Bonne maîtrise des outils de Data Management et de programmation : SAS, R, Dataiku, VBA, QlikView;
• Maîtrise indispensable du Pack Office

Langues

Anglais souhaité

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