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Publié il y a 4 jours

Data Scientist Fp&A H/F

Entreprise
CEZAM RECRUTEMENTCabinet de recrutement
Localisation
Strasbourg - 67
Sur site
Type de contrat
CDI
Niveau
Confirmé
Rémunération
36,1–52,5 k€/an• Salaire annuelestimation

Salaire du marché

Médiane du marché
50k€
Estimation
45k€fourchette habituelle50k€

Cette offre n'affiche pas de salaire. D'après 10 offres pour ce poste (Confirmé, France), le marché se situe autour de 50k€ (45k€–50k€).

Salaire du marché pour Data Scientist (Confirmé) en France : médiane 50 000 €/an, P25–P75 : 45 000–50 000 €/an, n = 10 offres. Salaire Python

Baromètre TJM et salaires IT

Description du poste

Détail du poste


Dans le cadre de ses enjeux de transformation digitale et de modernisation de sa fonction Finance, notre client recherche un(e) Data Scientist FP&A (H/F) pour renforcer ses capacités d'analyse, de prévision et de pilotage financier.

À la croisée de la Data Science et de la Finance d'entreprise, vous contribuerez à faire évoluer les processus budgétaires et les outils d'aide à la décision grâce à la modélisation statistique, au machine learning et à l'analyse prédictive.

Rattaché(e) au Directeur Financier Groupe Adjoint, vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes Finance, Contrôle de Gestion et Data.

Vos missions

1. Développer des modèles prédictifs et de simulation financière

- Concevoir et optimiser des modèles de prévision financière, notamment sur les séries temporelles, afin d'automatiser et d'améliorer le rolling forecast : compte de résultat, chiffre d'affaires, cash-flow et besoin en fonds de roulement.
- Développer des outils de simulation pour mesurer l'impact de différents scénarios économiques, des variations de prix ou de l'inflation sur les coûts.
- Automatiser l'analyse des écarts entre le budget, le réalisé et les prévisions, grâce à des algorithmes de détection d'anomalies et d'explication des variations.

2. Structurer et fiabiliser les données financières

- Collaborer avec les équipes Data pour intégrer, consolider et réconcilier les données financières et opérationnelles.
- Veiller à la cohérence des données avec les référentiels comptables et les règles de gouvernance financière.
- Garantir la fiabilité, la traçabilité, la sécurité et l'auditabilité des modèles développés.

3. Concevoir des outils d'aide à la décision

- Contribuer à la conception de tableaux de bord et de solutions de datavisualisation destinés aux équipes financières et à la Direction.
- Traduire les problématiques métier et financières en solutions algorithmiques pertinentes.
- Accompagner les utilisateurs dans la prise en main des nouveaux outils prédictifs et contribuer à diffuser une culture Data-Driven au sein de la fonction Finance.

Issu(e) d'une formation supérieure de niveau Bac +5 en école d'ingénieurs, école de commerce avec spécialisation quantitative ou financière, ou d'un master en Data Science ou Finance quantitative, vous justifiez d'au moins 5 ans d'expérience combinant Data Science / Analytics et Finance d'entreprise.

Votre parcours vous a permis d'intervenir dans des environnements tels que le FP&A, le contrôle de gestion, l'audit ou le conseil en finance.

Vos compétences techniques

- Data Science : excellente maîtrise de Python et/ou R, notamment des bibliothèques pandas, scikit-learn, statsmodels et Prophet.
- Données : maîtrise de SQL et pratique des environnements Cloud Data, tels que Snowflake ou BigQuery.
- Finance : solides connaissances en comptabilité, modélisation financière, compte de résultat, bilan et processus budgétaires.
- Business Intelligence : maîtrise des outils de datavisualisation et de BI
- Systèmes financiers : connaissance des environnements ERP/EPM

Un doctorat en Data Science, Finance quantitative ou dans une discipline connexe constituera un atout.

Vos qualités

- Rigueur et fiabilité dans le traitement des données financières.
- Esprit analytique, capacité de synthèse et approche orientée résultats.
- Aptitude à vulgariser des sujets techniques auprès d'interlocuteurs non spécialistes.
- Sens des enjeux business et compréhension des problématiques financières.
- Aisance relationnelle et goût du travail transversal.

La maîtrise de l'anglais financier et technique, à l'écrit comme à l'oral, est indispensable.

Exigences du poste

Compétences requises

  • Python
  • R
  • Pandas
  • Scikit-learn
  • statsmodels
  • Prophet
  • SQL
  • Snowflake
  • BigQuery
  • ERP
  • EPM

Un plus

  • Finance (domaine)
  • Business Intelligence
  • Cloud
  • Anglais
  • Data Science
  • Machine Learning
  • Reporting / Dashboards

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À propos de l'entreprise

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