Credit Agricole Aquitaine
Postée il y a 8 jours
POUR VOUS, TOUT COMMENCE ICI !
Dans le cadre de son développement, le Crédit Agricole d’Aquitaine recherche pour son équipe Data un Data Scientist H/F. Vous exploiterez les données pour répondre à des problématiques complexes grâce à des méthodes avancées telles que les statistiques, le machine learning et l'intelligence artificielle. En collaboration avec les équipes métiers et IT, vous transformerez les données en informations stratégiques et modélisations, pour éclairer la prise de décision et optimiser les performances de l’entreprise.
SOYEZ ENGAGÉS avec nous ! Vos principales MISSIONS :
Exploiter les données pour répondre à des problématiques complexes grâce à des méthodes avancées (statistiques, machine learning, intelligence artificielle). Il/elle joue un rôle clé dans la transformation des données en informations stratégiques pour éclairer la prise de décision et optimiser les performances de l’entreprise.
- Analyse et modélisation des données : concevoir et entraîner des modèles prédictifs (ex: classification, régression, clustering) pour répondre aux besoins métiers et utiliser des techniques de machine learning pour résoudre des problématiques spécifiques (prévisions, recommandations, détection d’anomalies)
- Compréhension et traduction des besoins métiers (par exemple : pilotage commercial, assurances, crédits, risques) : collaborer avec les équipes métiers pour comprendre leurs objectifs et leurs défis et traduire les problématiques métiers en questions analytiques et définir les solutions data adaptées
- Communication : communiquer les enseignements tirés des données aux parties prenantes pour faciliter la prise de décision
- Veille technologique et innovation : explorer de nouvelles approches méthodologiques et outils innovants pour enrichir les capacités analytiques de l’entreprise et proposer des améliorations continues des processus et solutions existantes
- Package de rémunération : votre travail crée notre valeur : salaire à partir de 3300 euros brut par mois, rémunération variable, 13ème mois, prime d’intéressement, de participation.
- Avantages adaptés à votre quotidien : l’équilibre vie privée, vie professionnelle chez nous, c’est important : 25 jours de congés payés, RTT, jours de télétravail. Bien sûr, tickets restaurants, mutuelle et prévoyance font parties intégrante du package.
- Etre là pour vous à chaque étape : vous êtes notre priorité. Dès les premiers jours, nous sommes là en vous proposant un parcours d’intégration.
- 87% des collaborateurs se disent fiers de travailler pour le Crédit Agricole.
Et si c’était vous notre futur collègue ?
Nous sommes engagés au quotidien pour l’égalité des chances, en valorisant chaque talent. Depuis 2006, nous sommes fiers de notre engagement en faveur de l'emploi des personnes en situation de handicap.
Vous êtes issu(e) d'une formation BAC+5 en statistiques, mathématiques, et/ou informatique décisionnelle et vous disposez d’une expérience d’1 à 3 ans dans un poste similaire, idéalement dans un environnement bancaire.
Techniques :
- Maîtrise des langages de programmation : Python de préférence
- Connaissance de langages et outils de manipulation de données : SQL, Spark, Hadoop
- Compétences en machine learning : scikit-learn, TensorFlow, PyTorch et autres frameworks
- Expertise dans les techniques statistiques (modélisation, tests, régression) et algorithmes de data science
- Connaissance des outils de visualisation (ex: Tableau, PowerBI, Microstrategy)
- Une expérience dans des environnements cloud (AWS, Azure, GCP) serait un plus
Métiers et relationnelles :
- Capacité à comprendre des enjeux métiers et à aligner les solutions data avec les objectifs stratégiques
- Excellentes compétences en communication pour expliquer des concepts techniques à des non-spécialistes
- Esprit analytique, curiosité et capacité à résoudre des problèmes complexes
- Capacité à travailler en équipe dans des environnements pluridisciplinaires
- Organisation et gestion des priorités dans des projets multi-tâches
- Proactivité et autonomie