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Information importante
Type de contrat:
CDI
Salaire :
65000
Localisation :
Paris, France
Mode de travail :
Hybride
Publié le :
5 octobre 2026
Le besoin
Et si vos analyses influençaient directement les décisions financières ?
Un grand groupe, présent dans plus de 40 pays, renforce son équipe Data Finance. Vous y rejoindrez une équipe senior, à taille humaine, sur des projets à fort enjeu.
Vos missions
Prévision par le ML : vous mesurez l'impact des leviers de performance sur le chiffre d'affaires et vous contribuez à un simulateur dynamique de prévision multi-formats.
Transformation digitale de la Finance : vous participez à la construction du datalake Finance, à la rationalisation du reporting et à l'automatisation du closing.
Fiabilité des clôtures : vous concevez des algorithmes et des règles de détection d'anomalies pour sécuriser la clôture financière.
Qualité des données : vous contrôlez la cohérence entre les systèmes sources et la couche sémantique, et vous documentez les flux.
Pilotage : vous créez des dashboards Looker et Looker Studio que les équipes Finance utilisent au quotidien.
Profil recherché
Votre terrain de jeu
SQL et BigQuery sur de gros volumes
Python (Pandas, NumPy, PySpark)
Looker Studio sur un environnement moderne (GCP, Git, GitLab CI, méthodes agiles).
Votre profil
Plus de 7 ans d'expérience en Data Analyse
Un vrai goût pour la finance : contrôle de gestion, trésorerie, comptabilité ou closing
Maîtrise de SQL et BigQuery, de Python et de Looker Studio
Formation Bac+5 en informatique (école d'ingénieur ou université), ou expérience équivalente
Une expérience retail serait un plus
Rigueur, sens de l'analyse, aisance à l'écrit et à l'oral avec le métier, esprit d'équipe
Pourquoi vous allez aimer cette mission
Des projets de continuité à criticité élevée, où votre travail a un impact visible
Du ML, de la data finance et de la BI sur un seul périmètre
Une équipe senior et un cadre qui favorise le partage de connaissances
Un poste équipé et des outils d'IA sécurisés fournis, avec des formations régulières
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