Data Scientist / Data Manager (H/F)

Au sein du pôle Économie, sous la responsabilité de sa direction, vous contribuerez à structurer, automatiser, analyser et valoriser les données économiques de l'IFIP.

Vos principales missions seront :

• Administrer, enrichir et fiabiliser les bases de données économiques : intégration de nouvelles sources, contrôles qualité, documentation et maintenance des flux ;
• Concevoir, développer et maintenir des pipelines de collecte, de transformation et de chargement de données (ETL/ELT), notamment avec Azure Data Factory, SQL et des scripts R (ou Python) ;
• Automatiser les processus de traitement, d'actualisation et de diffusion des données, notamment avec Power Automate et les outils de l'écosystème Microsoft ;
• Développer et faire évoluer des tableaux de bord, rapports interactifs et outils de Business Intelligence sous Power BI, à destination des équipes de l'IFIP et des partenaires de la filière ;
• Réaliser des analyses statistiques et des visualisations dans le cadre d'études économiques et de projets de recherche appliquée, en collaboration avec les ingénieurs métiers ;
• Contribuer au développement de méthodes de modélisation, d'analyse prédictive et, selon les besoins, d'intelligence artificielle ;
• Accompagner les utilisateurs dans l'appropriation des outils et participer à l'amélioration continue des pratiques de gestion et de valorisation des données ;
• Assurer une veille technologique et contribuer à la transformation numérique du pôle Économie et de l'Institut.

Missions exercées exclusivement en présentiel (télétravail non prévu).

• Formation supérieure en statistique, data science, informatique décisionnelle ou domaine équivalent (école d'ingénieurs, master ou équivalent) ;
• Maîtrise de SQL et d'au moins un langage de traitement et d'analyse de données (R ou Python) ;
• Bonne maîtrise de Power BI (modélisation de données, visualisation et conception de rapports) ;
• Expérience ou connaissance d'Azure Data Factory et de Power Automate appréciée ;
• Rigueur dans la gestion des données, sens de l'analyse, autonomie, capacité à documenter et maintenir des solutions robustes ;
• Aisance relationnelle, capacité à travailler avec des profils métiers variés et à restituer des résultats de façon claire ;
• Anglais professionnel ; intérêt pour l'économie, l'agriculture ou la recherche appliquée apprécié.