Data Scientist (>8ans XP)

Banque / Assurance

75 - Paris - Senior

Référence : Job-198051

Libellé : INTELLIGENCE ARTIFIC. MODELES – Data Scientist Senior

Besoin : Notre besoin est de renforcer l’équipe Intelligence Artificielle et Modèles.
Le Data Scientist Senior devra maîtriser le NLP, les algorithmes de Clustering ainsi que les outils Cloud (Azure), Serveur Unix, Python

Contexte : L’équipe Intelligence Artificielle et Modèles de la Direction Innovation et Data Intelligence du Secrétariat Général a en charge l’ensemble des projets de modélisation pour les fonctions de contrôle du Groupe (Juridique, Conformité, Sécurité, …)

Objectifs :

L’objectif du Data Scientist est de travailler sur l’intégralité d’un projet Data Science :

  • Collecte des données
  • Construction du Pipeline
  • Analyse descriptive et constructions de features
  • Modélisation, Ajustement des paramètres
  • Restitution des résultats du modèle

Mission:

  • Etablir des scénarios permettant de comprendre et d’anticiper de futurs levier Métiers ou opérationnels pour l’entreprise.
  • Réaliser tout le cycle de valorisation de la donnée : choix, collecte, analyse de qualité de donnée, redressement, préparation, puis valorisation spécifique à la Data Science (analyse prédictive voir prescriptive, mise en place d’algorithmes d’apprentissage automatique ou profond, conception de Data Visualization dynamique, Data Storytelling, etc.)
  • Appliquer des techniques (statistiques, text mining, comportementale, géolocalisation, …), d’extraction et d’analyse d’informations, obtenues à partir de gisements de données (Big Data)
  • Obtenir des données adéquates, trouver les sources de données pertinentes, faire des recommandations sur les bases de données à consolider, modifier, rapatrier, externaliser, internaliser, conçoit des datamarts, voire des entrepôts de données (data warehouses).
  • Évaluer la qualité et la richesse des données (les rassembler, les modéliser et en vérifier la véracité).
  • Analyse des résultats pour ensuite les intégrer dans le système d’information cible du Métier
  • Analyse des données pour traduire une problématique Métier en problème mathématiques/statistiques et réciproquement
  • Comparer et évaluer différents modèles ou méthodes de calcul, et anticiper les avantages et inconvénients dans un environnement Métier

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