Analyste de Données - Suivi & Évaluation / Analyse de la Sécurité Alimentaire (M&E/VAM)

Description

Le Programme Alimentaire Mondial (WFP), lauréat du Prix Nobel de la Paix 2020, opère l'un des portfolios humanitaires les plus vastes et complexes en RDC. Pour renforcer sa prise de décision basée sur les preuves, WFP RDC recrute deux Analystes de Données (niveau P2) – un pour l'équipe M&E et un pour l'équipe VAM. Vous serez chargé(e) de la gestion des bases de données, de l'assurance qualité, de la visualisation et de l'analyse statistique pour soutenir les programmes alimentaires et nutritionnels.

Missions

– Gestion des systèmes de données : maintenance des bases de données M&E et VAM, tableaux de bord.
– Assurance qualité des données : nettoyage, validation, vérification, contrôles de cohérence.
– Développement de routines automatisées : scripts en Python, R, SQL, Power BI.
– Analyse et reporting : analyses statistiques (processus, résultats), production de tableaux de bord, briefs, infographies, rapports thématiques.
– Soutien à la stratégie M&E : conception d'outils de collecte, frameworks d'échantillonnage, cadres logiques, indicateurs.
– Innovation : développement d'outils d'IA pour la prévision de la sécurité alimentaire, automatisation des données depuis 2018, interopérabilité des systèmes (MODA, SCOPE, SugarCRM).

Profil recherché

– Diplôme universitaire supérieur (Master, Doctorat) en Statistique, Data Science, Économie, Sciences Sociales ou domaine connexe.
– Minimum 3 ans d'expérience professionnelle pertinente en gestion, analyse et visualisation de données, idéalement en contexte humanitaire ou de développement.
– Expérience avec de grands ensembles de données, outils de collecte numérique et développement de tableaux de bord.
– Maîtrise de l'anglais et du français (obligatoire).

Compétences souhaitées

– Connaissance des systèmes WFP (MODA, SCOPE, SugarCRM).
– Compétences en interopérabilité des systèmes.
– Expérience en pays complexe (RDC).

Compétences requises

– Maîtrise de logiciels statistiques (R, Python, Stata, SPSS).
– Visualisation de données (Power BI, Tableau).
– Bases de données et SQL.
– Expérience avec les données de sécurité alimentaire.
– Compétences en automatisation et IA (prédictive).