Ingénieur diplômé de l'école nationale de la statistique et de l'administration économique du groupe des écoles nationales d'économie et statistique (Institut polytechnique de Paris)

La certification proposée par l’ENSAE répond aux besoins des secteurs socio-économique et public résultant de la transformation numérique et de leurs évolutions ; elle vise à attester la capacité de ses titulaires à exercer ces missions dans un environnement en constante évolution, où la maîtrise de la donnée, des modèles et des outils quantitatifs constitue un levier de performance, d’innovation et de compréhension des systèmes économiques et sociaux. Elle permet ainsi une grande diversité de débouchés professionnels, en garantissant une maîtrise approfondie des outils théoriques et techniques nécessaires à l’analyse quantitative de phénomènes complexes.

Compétences communes :

• Définir une stratégie de veille et analyser de manière critique et croisée des sources plurielles d’information
• Contribuer à des dynamiques d’intelligence collective
• Cadrer et piloter un projet d’analyse statistique ou économique en contexte complexe ou incertain
• Coordonner et animer les parties prenantes impliquées dans un projet d’analyse statistique ou économique
• Communiquer des analyses statistiques ou économiques complexes de façon claire et adaptée à différents publics (experts, décideurs, non-spécialistes)
• Collecter, structurer et analyser des données pour une exploration statistique rigoureuse
• Concevoir, construire, évaluer et valider un modèle statistique

Compétences spécifiques au domaine du risque (majoritairement finance et actuariat) :

• Caractériser les types de risques pertinents à l’aide d’un processus de veille réglementaire et normative spécifique
• Évaluer les types de risques dans un contexte donné en intégrant les exigences réglementaires et normatives sectorielles

Compétences spécifiques au domaine de la data science (data scientist, internes ou externes dans le cadre des métiers du conseil) :

• Déployer un modèle statistique ou algorithmique dans un environnement opérationnel (outil interne, application métier, etc.)
• Accompagner les utilisateurs dans l’appropriation d’un outil d’analyse ou de décision, dans une logique de conduite du changement

Compétences spécifiques au domaine économique :

• Construire une analyse économique fondée sur des modèles théoriques et des données empiriques afin d’éclairer les choix stratégiques d’une organisati

Les secteurs où les compétences des diplômés sont particulièrement recherchées sont les banques et institutions financières, l'assurance, les services ingénierie et études techniques, l'énergie, les transports et les communications, les services d'études publics ou parapublics, les sociétés de conseil, les services informatiques, les industries chimiques, pharmaceutiques et para chimiques et la santé.

Métiers visés :

• Ingénieur(e) statisticien(ne), statisticien(ne), biostatisticien, responsable de projet de recherche, ingénieur(e) R&D
• Chargé(e) d'études économiques, statistiques ou marketing, analyste statistique, économiste, directeur d'études quantitatives
• Analyste quantitatif en finance, ingénieur(e) financier(ère), Risk Manager, gérant(e) de portefeuille ou d'actifs, opérateur front office, trader, structureur
• Economiste financier (ère), régulateur, directeur financier
• Ingénieur(e) en quantification probabiliste des risques accidentels, actuaire.
• Consultant(e) statisticien(ne) ou économiste, auditeur.