Spécialiste en Sciences de Données pour Audit
il y a 6 jours
Crédit Agricole SA recherche un SPECIALISTE EN SCIENCES DE DONNÉES pour rejoindre son équipe d'audit interne.
Détails du PostePoste avec management : Cadre / Non Cadre
Type de contrat : Durée (en mois) 6
Zone géographique : Ville Crédit Agricole S.A. - Financement et Investissement
Niveau d'études minimum : Bac + 5 / M2 et plus
Formation / Spécialisation : Analyse statistique et développement informatique
Compétences recherchées :
- Maitrise du Pack Office
- La connaissance des outils PowerBi et DataIku serait un plus
- Français & Anglais courants
- Esprit analytique et critique
- Curiosité intellectuelle
- Rigueur
- Capacité de modélisation de processus
Pour ce poste, nous proposons une rémunération estimée entre 55 000€ et 65 000€ annuels selon les performances et l'expérience du candidat.
Description du PosteVous aurez la responsabilité de réaliser deux types de missions au sein de l'équipe Méthodes et Support. La première axée sur la recherche et la seconde orientée vers la science des données.
- Prédiction des recommandations susceptibles d'être en retard : En tant que data scientist, vous serez amené à définir une stratégie de modélisation du risque de retard d'une recommandation.
- Identifier et le cas échéant construire les facteurs de risque potentiellement intéressants pour expliquer le retard dans le traitement des recommandations ;
- A l'appui d'outils internes et au besoin en les adaptant, mener des analyses exploratoires des principales variables de l'étude ;
- Effectuer une sélection de variables pour identifier les causes et expliquer les facteurs du retard dans le traitement des recommandations ;
- Développer et déployer différents modèles prédictifs permettant d'anticiper l'entrée au statut « en retard » des recommandations émises par IGE ;
- Définir, implémenter et analyser les valeurs de mesure de performance de ces modèles ;
- Evaluer l'apport des méthodes d'explicabilité (Shapley values etc.) sur le modèle retenu ;
- Proposer une méthode de backtesting du modèle retenu.
- Concevoir une stratégie d'analyse des risques des grands modèles de langage (LLM) :
- A partir de votre connaissance des modèles LLM, d'une revue de la littérature et d'une stratégie stress-testing, identifier et documenter les limites méthodologiques et opérationnelles de ce type de modèle ;
- Mener des recherches sur l'auditabilité des grands modèles de langage (LLMs), identifier les meilleures stratégies et les documenter ;
- Implémenter ces méthodologies pour comparer et analyser les sorties des LLM avec leur documentation source (poids du modèle), les prompts des utilisateurs et les éventuels documents soumis par les utilisateurs ;
- Proposer une stratégie d'analyse des causes des déviations du modèle, par exemple à l'appui d'algorithmes.
Rejoindre Crédit Agricole CIB, c'est profiter d'une communauté importante de jeunes, évoluer sur un campus moderne offrant de nombreux services (boulangerie, salle de sport, etc.), bénéficier d'un suivi RH (matinée d'accueil, suivi régulier, etc.) et d'opportunités en alternance, VIE, CDD et CDI.
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Spécialiste en Data Science des Écosystèmes
il y a 6 jours
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Spécialiste en Analyse de Données
il y a 7 jours
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il y a 6 jours
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il y a 7 jours
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Spécialiste de données en alternance OpenClassrooms
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Spécialiste en Ingénierie Données pour Clémentine
il y a 6 jours
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il y a 4 semaines
Nanterre, Île-de-France Gan assurance Temps pleinDescription du PosteGan Assurances, un assureur généraliste en pleine expansion, cherche à recruter un spécialiste des ressources financières et de la qualité de données pour renforcer son équipe.En tant que Data Analyst, vous serez chargé d'analyser et de visualiser les données financières pour améliorer la prise de décision de l'entreprise....
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Nanterre, Île-de-France Square Management Temps pleinDescription du posteNous recherchons un spécialiste en analyse de données pour rejoindre notre équipe de conseil en stratégie et organisation. Vous travaillerez étroitement avec nos clients pour les aider à valoriser leurs données et améliorer leurs processus métier.Compétences requisesMaîtrise des technologies de visualisation de données...
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