Missions:
- Cas de nouveaux besoins :
- Cadrage et définition du besoin avec les métiers
- Ateliers avec les équipes digital, architecture, infrastructure pour fournir les prérequis à l’industrialisation des modèles
- Développement des modèles sur le datalab
- Partage itératif des résultats obtenus
- Planification de phase de tests avec les métiers
- Ajustements suite aux retours des métiers
- Mise en production et ordonnancement du modèle sur la plateforme dédiée
- Documentation des modèles développés
- Formation sur les modèles développés
- Modèles existants :
- Interactions avec les équipes architecture, DIFA, IT pour l’industrialisation des modèles
- Tests des modèles sur les plateformes datalab et de production
- Echange avec les métiers pour cibler les améliorations à apporter aux modèles
- Monitoring des résultats vs prévisions
Profils recherchés
- Data scientist confirmé, avec un minimum de 5 ans d’expérience dans le développement de modèles analytiques et Machine Learning
- Le candidat devra présenter une expérience sur des sujets bancaires
- Ingénieur (BAC+ ou plus), ayant minimum 2 ans d’expérience dans le domaine bancaire
Compétences opérationnelles
- Expérience dans le domaine bancaire sur des sujets analytiques
- Bonne connaissance des outils Python, GytHub
- Capacité à développer sous Sql
- Connaissances des méthodes de gestion de projet en AGILE.
- Bonnes capacités d’analyse et rédactionnelles
- Une capacité de coordination avec les différents acteurs d’un projet
- Maitrise des méthodologies projets (Cadrage, conception, Homologation Bancaire, Conduite de Changement …)
- Sens de la communication et aisance relationnelle
- Autonomie et esprit d’équipe
- Motivé(e), dynamique, orienté(e) résultats
Compétences techniques
- Language/Environnement de développement : Python/Anaconda, JupyterLab, Gitlab
- Machine Learning : Scikit-learn
- Ordonnanceur : Air flow
- ETL : Talend, SQL Server
- Reporting : Business Objects, Cognos, SAS
- UNIX/Windows : Scripting Shell/Power Shell
