Datascientist - Poitiers H/F (Organisation / Qualité)

Description de l'offre

Métier : Organisation / Qualité

Contrat : CDI

Description du poste :

Le Crédit Agricole, 1er groupe bancaire français, se positionne comme un partenaire financier majeur. Pour accompagner son développement et conforter sa position de leader régional en banque assurance, les caisses régionales du Crédit Agricole des Régions du Centre, s'associent pour renforcer leur équipe CRM par une compétence Datascientist (H/F).

Intégré au sein du pôle de coopération connaissance client situé à la Caisse régionale de la Touraine et du Poitou à Poitiers, vous travaillerez avec d'autres datascientists pour les 4 Caisses Régionales (soit sur 2 millions de clients) et serez en lien avec notre structure Groupe Data Lab à CASA Paris. Vous serez intégré aux divers projets, ambitions et problématiques des 4 Caisses Régionales.

Pour atteindre leurs objectifs marketings (ex : prévenir l'attrition, anticiper un besoin de conseil, identifier le canal préféré de chaque client), les Caisses Régionales misent depuis plusieurs années sur la « datascience » au sens large : text mining, classification, prédiction, analyse de parcours web, IA… Pour cela, elles se sont dotées d'une équipe de datascience et d'outils correspondants, dont par exemple une plateforme Hadoop. Aujourd'hui, l'équipe souhaite poursuivre et renforcer ces approches, en continuant d'investir sur ces compétences et développer des projets IA dans divers domaines relationnels et organisationnels.

Intégré à une équipe CRM analytique, vous aurez pour objectif de répondre à des problématiques business prioritaires pour les 4 Caisses Régionales. Par exemple, vous pourriez être amené à détecter les clients les plus appétents au cross-sell et à l'up-sell, ou encore sujets à l'attrition (churn).

Techniquement, vous mobiliserez les compétences suivantes :
- Reformuler une problématique marketing comme un problème de machine learning
- Préparer des données à des fins de « datavizualisation », d'études et d'analyse prédictive
- Entraîner des algorithmes prédictifs, supervisés ou non (arbres boostés, réseaux de neurones, …)
- Mesurer les performances et communiquer les résultats
- Décliner opérationnellement ces travaux, et contribuer à leur industrialisation

Ainsi, les missions confiées concernent :
- L'accompagnement des équipes marketing dans la définition de leur besoin et dans l'identification du dispositif d'analyse/modélisation nécessaire.
- La conception, réalisation et maintenance d'études et d'outils d'aide à la décision (dont des modèles, des ciblages, etc…). Ces réalisations pourront mobiliser techniques « machine learning », ou pas, selon les besoins du projet.
- La veille technologique et méthodologique autour du machine learning, des « big data » et de la statistique décisionnelle.


- Vous êtes diplômé(e) d'un Bac + 5 type école d'ingénieur avec une dominante en statistiques et/ou mathématiques et/ou informatique.

- Vous justifiez d'une expérience significative dans le domaine du « machine learning » (plusieurs années d'expérience dans un poste similaire, un succès important lors d'une compétition de datascience, ou encore la réalisation d'un projet qui démontre des compétences très solides dans ce domaine).

- Vous justifiez d'une expérience de gestion de projet (au sens large) : vous êtes capable de cadrer un projet, de tenir un planning et de communiquer sur son avancement.

- Vous avez un intérêt fort pour le marketing, comme en témoigne une expérience dans ce domaine ou dans un domaine voisin : e-commerce, CRM, décisionnel, commercial, … Une première expérience impliquant l'analyse des comportements des clients et/ou le web tracking serait un plus.

- Qualités : fort dynamisme, sens développé du contact et du service client, autonomie, adaptabilité et soif d'apprendre. Vous avez l'esprit d'équipe et êtes doté(e) d'une bonne aisance relationnelle.

Vous maîtrisez impérativement :
• Langages des outils de modélisation et d'analyse de données (Python, R, Spark, MatLab, Java, C++, …)
• SAS (Entreprise Guide, Miner, SAS Model manager)
• SQL, ses variantes, et la manipulation de bases de données
• Les outils de bureautique (Word, Excel, Powerpoint)

La maitrise de tout ou partie des technologies suivantes serait un plus significatif :
• Outils du Big Data (Pig, Hive, Spark, MapReduce)
• Outils du “deep learning” (TensorFlow, Lasagne, …)

Lieu de travail : Poitiers

Niveau d'études min. requis : Bac+5