Data Scientist
Rejoindre la Banque Populaire Rives de Paris c'est adhérer à une banque coopérative, proche et engagée dans la satisfaction de ses clients. C'est aussi intégrer une banque attentive à l'épanouissement professionnel de ses collaborateurs grâce à une politique RH qui met l'accent sur la formation et la mobilité interne.
Bénéficiez des opportunités que peut vous offrir la Banque Populaire Rives de Paris, l'une des premières banques du Groupe BPCE (2e groupe bancaire français) en rejoignant nos 3000 collaborateurs ! Nous rayonnons sur les départements suivants : l'Oise, le Val d'Oise, la Seine Saint Denis, Paris, l'Essonne, les Hauts-de-Seine, le Val-de-Marne.
Rejoignez un top employeur ! (certification qui atteste des meilleures pratiques RH des entreprises.) Une opportunité unique vous attend ! Poste et missions Le Data Scientist a pour mission de valoriser les données de l'entreprise afin de :
- Fournir des analyses poussées et pertinentes
- D'optimiser des processus métiers
- D'éclairer et soutenir des prises de décisions stratégiques
Il conçoit, développe et met en œuvre des modèles statistiques et algorithmiques permettant de répondre à des problématiques métiers complexes.
Acteur engagé dans la transformation data-driven de l'entreprise, il travaille en proximité avec l'ensemble des métiers (pilotage commercial, crédit, engagements, risques, etc...) et doit savoir manipuler, préparer et restituer des données permettant de répondre aux enjeux attendus.
Les activités principales :
- Cadrer et s'approprier le besoin métier
- Comprendre et détailler le besoin présenté par l'utilisateur
- Mettre à profit sa connaissance des contraintes Data pour challenger l'utilisateur
- Analyse et préparation des données
- Développement de solutions algorithmiques
- Concevoir des modèles statistiques ou de machine learning (prédictifs, presciptifs, etc..) permettant de répondre aux problématiques métiers
- Réaliser des analyses exploratoires permettant d'extraire des insights à forte valeur ajoutées
- Mettre en place des mécanismes d'entrainement (test) et d'évaluation des dits modèles
- Implémenter et industrialiser en environnement de Production les dits modèles
- Collaboration et transversalité
- Travailler en étroite collaboration avec l'ensemble des parties prenantes, les tenir informés des avancées tout au long de la vie du projet afin d'anticiper les plans d'actions à mener
- Communication et résultats
- Restituer les résultats aux parties prenantes de façon claire, pédagogique (vulgarisation) et orientés actions
- Documenter et Maintenir
- Produire les documents techniques nécessaires permettant de décrire et d'expliquer les modèles développés et mis en production
- S'assurer du maintien en condition opérationnelle des modèles livrés
- Veille technologique et innovation
- Contribuer à la veille technologiques (outils et frameworks), méthodologique et réglementaire dans le domaine de la data science
Maîtrise des langages de programmation (Python, SQL) et des bibliothèques data science (Pandas, scikit-learn, etc...)
Connaissance de l'outil de data visualisation Power BI
Notions de déploiement de modèles (API, Docker..) appréciées
Connaissances des outils cloud (GCP, AWS, Azure) est un plus
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