Data Analyst

CoStar Group (NASDAQ: CSGP) est un fournisseur mondial de premier plan d'informations, d'analyses et de places de marché en ligne pour l'immobilier commercial et résidentiel. En tant que membre de l'indice S&P 500 et du NASDAQ 100, CoStar Group se consacre à la numérisation de l'immobilier mondial, permettant aux individus de découvrir des propriétés, d'obtenir des informations et d'établir des connexions qui améliorent leurs affaires et leur vie personnelle. Forts de plus de 35 ans d'expérience, nous continuons à affiner notre approche innovante des affaires, offrant des services uniques et précieux à nos clients.

En décembre 2023, CoStar Group a acquis OnTheMarket dans le but de le transformer en le principal portail immobilier résidentiel du Royaume-Uni. Soutenu par l'expertise de CoStar Group et nos équipes Homes et Apartments, nous nous engageons à offrir une expérience utilisateur exceptionnelle grâce à un contenu, des images, un design et des fonctionnalités de premier ordre, visant à mieux soutenir les acheteurs, vendeurs et agents immobiliers que jamais auparavant.

En tant qu'analyste de données chez OnTheMarket, vous analyserez et interpréterez les données pour générer des informations exploitables qui orienteront nos stratégies et décisions commerciales dans l'industrie immobilière.

• Analyser les données provenant des bases de données internes, des sources tierces, des API et d'autres plateformes pour garantir l'exactitude, la complétude et la cohérence des données.
• Nettoyer et prétraiter les données en supprimant les doublons, en gérant les valeurs manquantes et en standardisant les formats pour l'analyse.
• Utiliser des méthodes statistiques, le SQL et des outils de visualisation des données (par exemple, Tableau, Power BI) pour découvrir des tendances au sein de grands ensembles de données.
• Créer des tableaux de bord, des rapports et des présentations visuellement attrayants et informatifs pour communiquer les résultats aux parties prenantes.
• Appliquer des techniques statistiques telles que les tests d'hypothèses, l'analyse de régression, le clustering et la modélisation prédictive pour identifier les relations et prévoir les tendances.
• Développer et maintenir des modèles prédictifs pour soutenir la prévision commerciale, la segmentation de la clientèle et l'optimisation des prix.
• Interpréter les tendances des données et fournir des informations et des recommandations exploitables pour les améliorations commerciales.
• Collaborer avec des équipes interfonctionnelles, y compris le marketing, le développement de produits et les finances, pour aligner l'analyse avec les objectifs commerciaux.
• Effectuer des contrôles de qualité des données et garantir l'intégrité des données tout au long du cycle de vie des données.
• Mettre en œuvre des pratiques de gouvernance des données et résoudre les problèmes de qualité des données.
• Réaliser des analyses ad hoc et générer des rapports réguliers et ad hoc, des tableaux de bord KPI et des métriques de performance pour la surveillance des affaires.

• Diplôme de licence ou expérience équivalente ; des diplômes avancés (Master, Doctorat) sont un plus.
• Fortes capacités de réflexion analytique et de résolution de problèmes.
• Maîtrise de l'analyse statistique, des méthodes quantitatives et des techniques de modélisation des données.
• Expérience avec des outils et des langages d'analyse de données tels que SQL, Python et Excel.
• Expérience pratique des outils de visualisation des données comme Tableau, Power BI ou Looker.
• Expérience avec les processus CI/CD et les tests automatisés.
• Familiarité avec la programmation fonctionnelle (par ex., Clojure) et Google Analytics.
• Compréhension des concepts de base de données, des structures de données et du SQL pour la récupération des données.
• Expérience avec les bases de données relationnelles (par ex., Redshift, PostgreSQL) et les technologies big data (par ex., Hadoop, Spark).
• Solides compétences en communication pour traduire les résultats techniques aux parties prenantes non techniques.
• Attention aux détails et aux normes de qualité des données.
• Esprit collaboratif et