Data Analyst

Intitule du poste / Data Analyst - Sourcing foncier

Rattachement / Direction du developpement / Promoteur concepteur

Collaborations cles / Developpeur de terrain, Promoteur concepteur, Direction de l’innovation

Type de contrat / Mission Freelance à temps partiel sur 6 mois

Statut / Cadre

Dans un modèle de développement immobilier rationalisé, le Data Analyst occupe une position stratégique qui travaille main dans la main avec le développeur : ensemble l’objectif est d’identifier des fonciers pertinents qui répondent à certains critères pour tenter d’y développer des projets spécifiques. Le data analyst traduit ces objectifs de développement et critères et structure la donnée de marché pour identifier des opportunités à travailler avec le développeur. Il ne s’agit pas d’un poste de reporting ou de pilotage de performance : son rôle est opérationnel et prospectif.

Le Data Analyst traduit les grilles de programmation pour des typologies de produits immobiliers prioritaires et stratégiques en critères de recherche, quantifie et qualifie, puis exploite des jeux de données croisés pour identifier et scorer des opportunités foncières pertinentes. Il travaille en boucle courte avec le Développeur de terrain, qui vient enrichir et corriger la donnée par sa connaissance du terrain. Le data analyst s’appuie sur l’outil interne de prospection foncière.

Missions Principales

1. Structuration et gestion de la donnée foncière

• Structurer les jeux de données publics et privés pertinents pour la recherche foncière, via l’utilisation de l’outil interne
• Maintenir et enrichir la base de données foncière interne, en complément des jeux de données de l’outil

2. Calibrage des critères de recherche par produit

• Travailler en collaboration étroite avec le développeur et / ou de DR pour traduire des objectifs business et caractéristiques produit (gabarit, charge foncière cible, programmation) en filtres de recherche exploitables sur les données de l’outil
• Construire et faire évoluer les modèles de scoring foncier par type de produit et par territoire cible
• Participer aux revues de grilles produits et proposer des ajustements basés sur les enseignements de la donnée

3. Identification et priorisation des opportunités foncières

• A l’aide de l’outil Icade, croiser données marché, données réglementaires et données propriétaires pour identifier des terrains ou actifs potentiellement adaptés
• Travailler avec le développeur ou DR pour hiérarchiser les fonciers et les explorer sur le terrain avec indicateurs synthétiques : localisation, surface, propriétaire, contexte réglementaire, prix estimés de marché, tension de la zone
• Assurer une veille active sur les mutations, les appels à projets et les procédures de cession publique

4. Analyse de marche et donnée contextuelle

• Analyser la tension immobilière locale : prix de vente, loyers, volumes de transactions, indicateurs socio-démographiques (croissance de population, besoins en logement, revenus médians)
• Produire des notes opérationnelles pour aider le travail quotidien du développeur en lui donnant des éléments pour travailler son foncier avec le propriétaire et les élus, et des notes de marché synthétiques par zone géographique ou par produit travaillé avec le développeur pour alimenter les arbitrages de la direction
• Aller sur le terrain aux côtés du développeur pour qualifier le foncier au-delà des data
• Contribuer au cadrage financier préliminaire en fournissant des données de comparaison sur les valeurs foncières et les prix de sortie

5. Itérations et partage avec les autres piliers

• Restituer les analyses sous forme exploitable pour des non-spécialistes : cartographies, tableaux de bord, fiches de synthèse par cible
• Intégrer les retours qualitatifs du Développeur de terrain pour corriger ou enrichir les modèles
• Participer aux revues de portefeuille foncier en apportant la dimension donnée

Formation et expérience

• Formation supérieure en data science, statistiques ou économie
• Expérience de 3 ans minimum dans un environnement où la donnée foncière, immobilière ou territoriale joue un rôle central
• Expérience préalable en promotion immobilière, foncière ou en collectivité

Compétences techniques

• Maitrise de Python ou R pour la manipulation et l’analyse de données
• Connaissance des bases de données foncières publiques : DVF/DV3F, MAJIC, SITADEL, base nationale des adresses (BAN), CORINE Land Cover ou équivalents
• Pratique des outils de SIG : QGIS ou ArcGIS, manipulation de couches géographiques, jointures spatiales
• Capacité à construire des tableaux de bord dans des outils de dataviz (