Data analyste marketing F/H

Sous la direction du Directeur Marketing National, le Data Analyste met ses compétences et son expertise en analyses de données au service du développement de la collecte de plasma en France.

Ces travaux apporteront les informations nécessaires à la compréhension de l'évolution des dons de plasma et des comportements des donneurs en France, ainsi qu'à l'étude des potentiels de développement. Ils contribueront à approfondir la connaissance des résultats et des évolutions passées, identifier les leviers permettant le développement du don de plasma et développer des modèles de prévisions.

Qu'est-ce que l'ambition Plasma ?

Accroître les capacités nationales de collecte de plasma et augmenter le nombre de médicaments produits à partir de plasma fabriqués en France est aujourd'hui un enjeu de souveraineté sanitaire. Il s'agit de réduire notre dépendance aux États-Unis pour pouvoir répondre aux besoins des patients en toutes circonstances.

Cet enjeu est au cœur de l'ambition de l'EFS : L'État a fixé des objectifs ambitieux : atteindre 1,4 million de litres de plasma par an collectés et envoyés au LFB, ce qui correspond à presque tripler les prélèvements de plasma par aphérèse.

En tant que spécialiste de l'analyse de données qualitatives et quantitatives, votre expérience et connaissance des outils d'interrogation et des techniques statistiques vous permettront d'explorer l'ensemble des données à disposition traduisant la participation aux dons de sang, plasma et plaquettes.

Vous maîtrisez les sujets suivants et serez à même de les appliquer aux données disponibles :

- Analyse exploratoire des données et identification des enseignements
- Construction de segmentation permettant de détailler les analyses selon des profils types
- Construction de modèles prédictifs et/ou de scoring pour connaître les probabilités de participation au don
- Interroger et exploiter les données venant de sources différentes (comportement au don, réactions aux sollicitations marketing, données issues des réseaux sociaux, données de navigation sur le site web ou l'application mobile)

Pour mener à bien ces missions, vous maîtrisez les techniques suivantes et avez une expérience significative sur ces sujets (secteur de la santé ou secteur marchand) :

- Analyses statistiques : descriptives, temporelles, analyses factorielles, régression logistique, imputation multiple, modèles prédictifs non-linéaires

- Application de méthodes de machine learning : forêts aléatoires, boosting, cross-validation stratifiée

Les termes Data Mining, Machine Learning, Python, R, SQL, Datavisualisation, PowerBi font partie de votre quotidien. Vous aim