Data Scientist F/H

En 2013, nous avons lancé l’application Lydia, un service très populaire de paiement entre amis et de cagnottes en ligne, avec un objectif en tête : permettre de tout payer de façon simple, rapide et sécurisée directement avec son téléphone.

C’est avec la même exigence de simplicité d’usage que Lydia Solutions a lancé Sumeria, en 2024. Sumeria propose une gamme de services bancaires en ligne pour les particuliers.

Chez Sumeria, nous ne nous contentons pas d'intégrer de l'IA dans une banque. Nous repensons en profondeur ce que signifie interagir avec son argent à l'ère des modèles génératifs. Avec SIA, notre assistant IA embarqué dans l'application, nous offrons à nos 6 millions d'utilisateurs un compagnon conversationnel qui comprend leurs finances, anticipe leurs besoins et agit pour eux. En parallèle, nous déployons en interne une infrastructure d'agents et de pipelines IA qui transforment radicalement nos opérations back-office : KYC/KYB, lutte contre la fraude, service client, conformité. L'IA n'est pas un projet annexe chez nous : c'est le cœur de notre avantage compétitif.

Au sein de l’équipe Data, composée de deux Data scientists, deux Data analysts et deux Data engineers, nous recherchons un profil Data Scientist hybride / full-stack , capable de concevoir des modèles prédictifs performants, mais aussi de prendre en main la collecte, la structuration et la mise en production des flux de données.

Tes missions :

• IA produit et agents : faire évoluer SIA (conversation, intent, personnalisation, qualité) et concevoir/déployer des agents IA pour automatiser et augmenter nos équipes back-office ;

• Micro-services data et APIs : concevoir et intégrer des APIs internes/externes pour des services data (speech-to-text, anonymisation, OCR) de façon fiable et scalable ;

• Machine Learning : développer et industrialiser des modèles ML (scoring de risques, détection proactive de problèmes clients, segmentation, personnalisation, détection préventive de l'attrition, next best actions, etc.) ;

• Collaboration transverse et éducation data : collaborer avec le Produit, l'Engineering, la lutte contre la Fraude, la Conformité et les Opérations, et les sensibiliser aux enjeux data (structuration, maintenance, awareness) ;

• Pipelines ETL (run et amélioration continue) : aider l’équipe data à maintenir et consolider les pipelines ETL, de l’ingestion au reporting ;

• Modélisation des flux : modéliser les flux de données pour fiabiliser et accélérer la mise en production ;

• Data quality et monitoring : surveiller et maintenir la qualité de la data et des pipelines ;

• Roadmap et gouvernance data : influencer la roadmap Data (Data Catalog, Data Quality, Data Governance), collaborer au quotidien avec l’équipe et s’assurer de la bonne gestion des priorités.

Notre stack :

• Modèles & IA : LLMs frontières (Gemini, Mistral), frameworks d'agents, RAG ;

• Stockage & traitement : BigQuery, MariaDB, PostgreSQL ;

• BI & visualisation : Metabase, Grafana ;

• Cloud : GCP ;

• Orchestration : Airflow ;

• Real-time : PubSub, Dataflow ;

• Transformation de données : Python, DBT, SQL ;

Tu es au bon endroit si :

• Tu as un master en data science, en ingénierie ou équivalent ;

• Tu as au moins 5 ans d'expérience, avec une expérience réelle d'implémentation de modèles frontiers à des cas d'usage réels, en orchestration de systèmes agentiques et en machine learning ;

• Tu as un profil polyvalent avec de l’expérience en data engineering ;

• Tu maîtrises les langages et modèles nécessaires ;

• Tu es autonome et capable d'aider l’équipe à organiser la roadmap ;

• Tu cherches une exposition forte sur les enjeux business en proximité avec la Direction de l'entreprise et tu sais parler à un senior executive.

C'est un vrai plus si :

• Tu as travaillé dans des environnements à forts enjeux de fiabilité, de sécurité et/ou de conformité ;

• Tu as une expérience dans la fintech, la banque ou un secteur régulé.

Process de recrutement :

• Premier échange avec l'équipe recrutement (30 minutes) ;

• Étude de cas technique à préparer chez toi ;

• Entretien et debrief du cas technique avec un Data Scientist et un Data Engineer de l'équipe (1 heure 30) ;

• Entretien avec le manager (45 minutes).

La diversité, l’équité et l’inclusion sont des valeurs clés pour le bien-être et la performance des équipes. Elles font partie intégrante de notre culture, de notre identité et de notre réussite collective.
Nos locaux sont accessibles aux personnes à mobilité réduite, et nous mettons tout en œuvre pour garantir un environnement de travail adapté à chacun. Si vous avez besoin d’un aménagement spécifique pour participer au processus de recrutement, dites-le-nous.

Chez Lydia Solutions nous sommes fiers de garantir l’égalité des chances, sans distinction fondée sur l’âge, la race, la religion, la couleur, l'origine nationale, le sexe (y compris la grossesse, l'accouchement, les décisions en matière de santé reproductive ou les conditions médicales connexes), l'orientation sexuelle, l'identité de genre, l'expression de genre, les caractéristiques physiques (taille, poids... ) le statut de personne handicapée, les informations génétiques ou d'autres caractéristiques protégées par la loi.