Stage 2025 Data Scientist Credit International

il y a 7 heures


Massy, France Crédit Agricole Personal Finance & Mobility Temps plein

**Qui sommes nous ?**

Crédit Agricole Personal Finance & Mobility, filiale à 100% du Groupe Crédit Agricole, est un leader du financement personnel et un fournisseur d’accès à toutes les solutions de mobilités en Europe.

Il distribue ces solutions en direct auprès des particuliers, sur les lieux de vente ou sur les plateformes e-commerce de ses partenaires, une gamme étendue de solutions de financement. Ces solutions de crédit amortissable, crédit renouvelable, leasing et rachat de crédit - avec des services associés dont les assurances, des solutions de paiement fractionné et des services dédiés à la mobilité, ont pour objectif de répondre aux enjeux de transition énergétique dans la mobilité, l’habitat et la consommation.

Rejoindre Crédit Agricole Personal Finance & Mobility, au sein du Crédit Agricole, c’est avoir l’opportunité d’accéder à cet univers très large de métiers et d’expertises.

Pour la première fois en France, Crédit Agricole Personal Finance & Mobility est labellisée Best Work Places et se classe parmi les 10 meilleures entreprises de plus de 2 500 salariés où il fait bon travailler.

**Présentation du service**:
Vous rejoindrez l’équipe/entité **Modélisation Crédit au sein de la direction Crédit de la BU Corporate Center de CA PFM** dont la mission est de mettre en place des modèles de scoring sur toute la chaîne crédit (octroi, prévention, recouvrement, contentieux, score jeune, score fraude) pour le comptes des entités à l’international, accompagner les BU dans le développement de scorecards et mettre à disposition des outils d’automatisation, contribuer à l’optimisation des systèmes d’octroi (scorecards et règles métiers) et réaliser une veille technologique existants (open Banking, intelligence artificielle, intelligence augmentée,etc) pour challenger les process existants.

Crédit Agricole Personal Finance & Mobility, filiale à 100% du Groupe Crédit Agricole, est un acteur de référence sur le marché européen du crédit à la consommation. Avec 83 milliards d'euros d'encours gérés en 2017, Crédit Agricole Consumer Finance est présent dans dix-neuf pays.

À l'écoute de ses clients, Crédit Agricole Consumer Finance propose une gamme complète de solutions de financement et d'assurance innovantes, flexibles et responsables répondant à leurs nouveaux usages, notamment digitaux, et leurs besoins à chaque moment de leur vie (en France, principalement via sa marque commerciale Sofinco).

Crédit Agricole Personal Finance & Mobility place au cœur de sa stratégie la qualité de service, la satisfaction de ses clients et partenaires, l'innovation et l'efficacité opérationnelle, gages de sa compétitivité.

Présent aux côtés de grandes enseignes de la distribution, de la distribution spécialisée et d'institutionnels, Crédit Agricole Personal Finance and Mobility est un partenaire incontournable du commerce.

**Descriptif de la mission**:

- Travaux de R&D autour des problématiques crédit
- Proposer et mettre en pratique les modèles statistiques (régressions ) ou de data science (machine learning ) pour résoudre les problématiques métier
- Traiter les données, structurées ou non structurées
- Analyse statistique des résultats et optimisation du modèle.
- Restituer les résultats (rapports, présentations )

**Profil recherché**

**Niveau d’études minimum préparé (Rentrée 2024)**:

- **Bac +5
**Formation**:

- spécialisation Mathématiques, Informatiques et/ou Statistiques. Compétences techniques en machine learning, statistiques, python

**Outils informatiques**:

- Python, R, Git

**Compétences recherchées **_:_

Esprit d’équipe, aisance relationnelle, esprit de synthèse et d’analyse, Rigoureux, Curieux, Collaboratif, Maitrise des modèles statistiques, d'économétries et de machine Learning, les langages Python (la connaissance de SAS serait un plus), La connaissance de l’environnement Linux, Jupyter, de Data Vizualisation (Qlik, Tableau) est un plus

**Langues : Anglais opérationnel**

**Durée souhaitée**:

- **6 mois



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    il y a 7 jours


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  • Stage Data Scientist

    il y a 7 jours


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