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Moteur de recherche d'offres d'emploi Crédit Agricole S.A.

Assistant Data Scientist H/F


Détail de l'offre

Informations générales

Entité

Crédit Agricole Leasing & Factoring (CAL&F) est un acteur majeur du crédit-bail et de l'affacturage en France et à l'international.

Filiale experte du groupe Crédit Agricole, CAL&F propose des financements spécialisés destinés aux entreprises, aux professionnels, aux agriculteurs et aux collectivités locales.

Présent dans 9 pays en Europe et au Maghreb, CAL&F s'appuie sur les réseaux bancaires du groupe Crédit Agricole (Caisses régionales de Crédit Agricole, LCL et Crédit Agricole Corporate and Investment Bank), sur des partenaires non bancaires (constructeurs, distributeurs de matériel, courtiers et assureurs crédits).

CAL&F compte 2 360 collaborateurs dont 1 230 à l'international et gère 21,5Md€ d'encours (données à fin 2017).

CAL&F s'engage à promouvoir la diversité et l'égalité des chances dans le domaine de la mixité sociale, l'égalité professionnelle homme/femme et l'intégration professionnelle des personnes en situation de handicap.
  

Référence

2019-39679  

Date de parution

16/05/2019

Description du poste

Type de métier

Types de métiers Crédit Agricole S.A. - Risques / Contrôles permanents

Type de contrat

Alternance / Apprentissage

Durée (en mois)

12 mois

Date prévue de prise de fonction

01/09/2019

Poste avec management

Non

Cadre / Non Cadre

Non cadre

Missions

Au sein de la Direction de la Gestion, de la Recommercialisation et des Engagements (DGRE) et plus particulièrement du département Processus et Outils Décisionnels (POD), le Service « Scores, Outils d’Aide à la Décision et Data Science » a pour missions principales de  :

- concevoir et optimiser les règles/modèles dans le système d'octroi automatique du Leasing (score PASCAL), de l’affacturage (Cash in Time, Oxygen) 

- modéliser les scores Risques (octroi, comportement client, anti-fraude, recouvrement, etc.) à l’aide de techniques innovantes (Machine Learning) ;

- modéliser/backtester les modèles réglementaires risques pour les métiers Leasing et Affacturage ; de suivre l'activité et l'évolution de la sinistralité pour la fonction « Engagement » et en faire évoluer la politique en lien avec les Engagements Leasing / Concevoir des indicateurs de pilotage (cotation des partenaires non bancaires) / Contribuer à l’amélioration de la performance du dispositif.

Rattaché au responsable du Service « Scores, Outils d’Aide à la Décision et Data Science », vous intègrez le service de Data Science de Crédit Agricole Leasing & Factoring (CAL&F) ; service ayant pour objectif de mettre en place des projets innovants autour de la donnée avec la volonté d’ériger le Big Data / la Data Science au cœur des activités.

Dans une démarche d’amélioration continue et afin d’optimiser la performance du dispositif, CAL&F lance un projet de refonte des modèles afférents à ce système d'octroi automatique sur le leasing.

 
Dans ce cadre, Vos principales missions sont : 

- le développement de nouvelles solutions (Data Science) incluant une dimension R&D jusqu’à leur mise en production ;
- l'optimisation de la performance du système d’aide à la décision ;
- la Communication sur les résultats des analyses et transmission de ces informations de façon claire à un public varié.

Ainsi, vous intervenez sur des missions stratégiques et à forte valeur ajoutée qui permettront d'être complètement intégré d'un point de vue opérationnel à l’entreprise et de valoriser ses compétences statistiques.

« Toutes les compétences, rien que les compétences » est la devise du Groupe, pour tous renseignements sur nos actions en faveur de la Diversité et du Handicap.

Localisation du poste

Zone géographique

Europe, France, Ile-de-France, 92 - Hauts-De-Seine

Ville

Montrouge

Critères candidat

Niveau d'études minimum

Bac + 5 / M2 et plus

Formation / Spécialisation

Universités, Ecoles supérieures spécialisées en Mathématiques, Statistiques, Data Science, Informatique ou Econométrie

Niveau d'expérience minimum

0 - 2 ans

Compétences recherchées

• Maîtrise des techniques statistiques, modélisation de scores (scoring), analyses de données ;
• Connaissance des principales familles et frameworks de Machine Learning ;
• Bonne connaissance des enjeux de programmation et de mise en production sous environnement Linux, Python, HiveSQL, SAS, R ;
• Bon relationnel, autonomie, rigueur, curiosité et esprit d'initiative et d'équipe.

Outils informatiques

bonne connaissance des enjeux de programmation et de mise en production sous environnement Linux, Python, HiveSQL, SAS, R, package bureautique (Excel, Word, Powerpoint).

Langues

Anglais (lecture de documents rédigés en anglais)