Assistant Data Scientist H/F H/F
Stage Montrouge (Hauts-de-Seine)
Description de l'offre
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
2018-35154
Date de parution
23/11/2018
Description du poste
Type de métier
Types de métiers Crédit Agricole S.A. - Autres
Type de contrat
Stage
Durée (en mois)
6 mois
Date prévue de prise de fonction
02/01/2019
Poste avec management
Non
Cadre / Non Cadre
Non cadre
Missions
Crédit Agricole Leasing & Factoring est la filiale responsable des activités de Leasing et de Factoring du Groupe Crédit Agricole.
La nouvelle économie numérique est synonyme de ruptures mais aussi d’opportunités. La donnée est l’une d’entre elles, elle permet aux organisations de regagner en performance. Crédit Agricole Leasing & Factoring met en place des projets innovants autour de la donnée et place le Big Data / la Data Science au cœur de ces activités comme levier de croissance important pour son développement.
Dans ce cadre, CAL&F recrute un Assistant Data Scientist. Vous rejoindrez une équipe (« Outils d’Aide à la Décision, Data Science et Modèles de Risque ») de 8 personnes pour travailler sur Cash in Time, un outil de financement (en affacturage) dédié aux professionnels, 100% digital. En collaborant avec différentes équipes (Métiers, IT), vous serez en charge de développer des solutions innovantes (Machine Learning) qui permettront de mieux maîtriser le risque de fraude et de crédit pouvant survenir sur la plateforme.
Aujourd’hui, Cash in Time est un succès commercial avec plusieurs dizaines de milliers de factures financées pour un montant de plusieurs centaines de millions d’euros.
Principales missions qui vous seront confiées:
-Développement de nouvelles solutions incluant une dimension R&D jusqu’à leur mise en production en environnement Big Data ;
-Optimisation et backtesting de la performance du système d’aide à la décision composé d’algorithmes de machine-learning et de règles expertes ;
-Développement d’une méthodologie visant à expliquer les décisions d’un modèle « black-box » (Machine Learning), et à préciser l’effet de chacune des variables dans la modélisation ;
-Communication sur les résultats des analyses et transmission de ces informations de façon claire à un public varié.
Localisation du poste
Zone géographique
Europe, France, Ile-de-France, 92 - Hauts-De-Seine
Ville
Montrouge
Profil recherché
Critères candidat
Niveau d'études minimum
Bac + 5 / M2 et plus
Formation / Spécialisation
Diplômes : Bac + 5 (Mathématiques, Statistiques, Informatique ou Econométrie).
Niveau d'expérience minimum
0 - 2 ans
Expérience
Etudiant en dernière année de formation supérieure (Grande Ecole, Master 2) ayant un profil mixte Mathématiques-Statistiques / Informatique, avec une volonté de se spécialiser en Data Science
Compétences recherchées
Aptitudes / compétences :
Autonomie, rigueur, curiosité et esprit d'initiative et d'équipe.
Outils informatiques
• Maîtrise des techniques statistiques, modélisation de scores, analyses de données ;
• Connaissance des principales familles et frameworks de Machine Learning / Deep Learning (CNN) ;
• Bonne connaissance des enjeux de programmation et de mise en production sous environnement Linux, Python, HiveSQL ;
Langues
Anglais opérationnel requis