CDD - Data Scientist (H/F)

POUR VOUS, TOUT COMMENCE ICI

Envie de vivre chaque jour l’occasion de collaborer avec des experts de divers domaines, dans un environnement qui prône l’esprit d’équipe et l’innovation ? Alors, vous êtes au bon endroit

Tout le monde connaît le Crédit Agricole Vraiment ? 1er financeur de l’économie française, nous sommes aussi la Banque Universelle de Proximité et nos 4000 collaborateurs en Ile-de-France agissent dans l’intérêt de nos clients et celui de la société avec proximité, responsabilité et solidarité. Développer les territoires, proposer des solutions sur-mesure pour des projets de vie de nos clients, c’est ce qui nous anime

Les 3 raisons de nous rejoindre ?

• Ici, vous donnez plus de sens à votre métier : vos actions ont de l’impact

• Ici, vous intégrez un collectif engagé : la confiance est le fondement de toutes nos relations.

• Ici, vous développez votre potentiel : que vous soyez ou non issu du monde bancaire, créez le parcours qui vous ressemble, tout en étant accompagné en proximité.

Vous l’avez compris, pour vous tout commence ici

Poste

Au sein de l’équipe « Data et Connaissance clients », équipe dynamique constituée de 10 collaborateurs experts, vous valoriserez l'ensemble des données clients pour en faire un levier de création de valeur pour la Caisse régionale et aider à la prise de décision.

Les principales missions de l’équipe sont l’amélioration de la connaissance clients pour mieux d’anticiper leurs besoins ainsi que l’optimisation du fonctionnement de l’ensemble des domaines d’activité de l’entreprise (risque, conformité, fraude, RH...)

Vous travaillerez donc en étroite collaboration avec toutes les équipes du département « Expérience Clients » (Parcours clients, Communication clients, Web clients et Mesure de la satisfaction clients) de la direction « Marketing & Digital clients » mais aussi avec les autres métiers de la banque (Risque, Conformité, Back-offices, etc).

Vos missions seront les suivantes :

• Recueillir les besoins et cadrer les projets en prenant compte les enjeux métier et business.

• Traduire les données récoltées en problématique spécifique à la data science, pour ensuite la résoudre grâce à des algorithmes adaptés : Déterminer la meilleure manière de répondre aux besoins métier, Identifier et structurer les données nécessaires, Identifier les algorithmes les plus pertinents, Interpréter les résultats obtenus

• Collecter et agréger de larges volumes de données structurées ou non structurées (CRM, données de tracking, données de comportement, open data, commentaires client, etc) pour les transformer dans un format exploitable.

• Développer des modèles prédictifs pour répondre aux besoins des différentes directions métiers d’anticiper les évolutions des données et les tendances.

• Backtester et optimiser les modèles statistiques existants.

• Participer en collaboration avec les Data Ingénieurs à la mise en production des algorithmes.

• Contribuer aux projets transverses en partageants les analyses et résultats fournis.

• Participer à l’acculturation à la data science au sein de l’entreprise.

• Effectuer une veille active sur les sujets de data science et dans une logique d’amélioration continue.

Profil

• Vous avez un diplôme de niveau Bac +5 (école d’ingénieurs ou université : ENSAE, ENSAI, ISUP, Ecole d’ingénieur, Master 2 et plus) avec une spécialisation en Statistiques appliquées/ Économétrie et statistiques / Datascience.

• Vous avez déjà au moins une première expérience en tant que Data scientist (3 ans et plus).

• Vous maitrisez les modèles statistiques et économétriques ainsi que les techniques de Machine Learning, Deep Learning et analyse textuelle.

• Vous maitrisez les langages de programmation Python, R, SQL, SAS pour l’analyse des données.

• Vous avez des bonnes connaissances sur les principaux environnements Cloud (AWS, Azure, GCP).

• Vous savez interagir avec des bases de données complexes (via la plateforme big data) et maitrisez des solutions d’optimisation du traitement des données à grande échelle (Spark).

• Vous savez mener une phase de cadrage d'un projet de Data Science et vous maitris