Description
Le projet Territoires zéro chômeur de longue durée et l’Expérimentation territoriale contre le chômage de longue durée repose sur trois hypothèses qui permettent de penser qu’il est humainement et économiquement possible de supprimer la privation durable d’emploi dans notre pays :
- Nul n’est inemployable.
- Ce n’est pas le travail qui manque.
- Ce n’est pas l’argent qui manque.
Autorisée par une première loi en 2016, pour une durée de 5 ans, sur 10 premiers territoires, l’expérimentation s’est appuyée sur un premier système de collecte et de traitement d’informations construit au fil de l’eau pour répondre aux besoins des principales parties prenantes :
- Comités Locaux pour l’Emploi (CLE) en charge du déploiement local de l’expérimentation,
- Entreprises à But d’Emploi (EBE) en charge de l’embauche des personnes privées durablement d’emploi,
- équipe nationale (ETCLD) en charge du pilotage et de l’évaluation de l’expérimentation.
Promulguée en décembre 2020, une deuxième loi autorise l’extension de l’expérimentation (passage de 10 à 60 territoires ou plus, métropolitains et ultramarins), sur 5 années supplémentaires. Elle permet not amment, à des fins d’évaluation et de bilan, l’usage de données personnelles, dont le NIR, des volontaires engagés dans l’expérimentation ainsi que la collecte de données auprès d’institutions dont la CNAF, l’URSSAF ou Pôle-emploi.
Le Fonds d’expérimentation développe un système d’information à destination du pilotage de l’expérimentation, des Comités locaux et des Entreprises à but d’emploi. Son but est à la fois de fiabiliser et de simplifier la remontée de données issues des territoires de l’expérimentation. L’environnement technique utilisé est le suivant : Python 3.9 ; Django 3.2 LTS ; Postgresql 13.3.
Vos missions :
Au sein de la direction Bilan Évaluation et sous la responsabilité du directeur de l’évaluation et du Bilan ; en appui au Data analyst de l’équipe, vous contribuez aux productions de l’équipe expérimentale :
1 - Contribuer au travail d’analyse et de compréhension de l’expérimentation à travers ses données
- Comprendre les besoins des utilisateurs
- Concevoir des indicateurs chiffrés
- Développer des tableaux de bord / visualisations de données
- Mesurer l’impact et prendre en compte les retours utilisateurs
- Maintenir et améliorer l’existant
2 - Participer activement à la vie de l’expérimentation
3 - Être force de proposition au sein de l’équipe sur les évolutions possibles du produit
- Compétences en analyse de données issues de sources diverses
- Langage SQL
- Langage Python (pandas, plotly et dash appréciés)
- Organisation et méthode
- Curiosité et sens de l’humour
Lettre de motivation requise
