Data Scientist (H/F)

Rattaché au Head of Data, vous jouerez un rôle clé dans la compréhension et la valorisation de nos données clients.

Missions principales

• Analyser et comprendre les indicateurs clés métiers liés à nos clients épargnants.
• Concevoir et mettre en œuvre des modèles de segmentation et de clustering client afin d'alimenter un moteur de conseil personnalisé.
• Développer des modèles prédictifs supervisés et non supervisés pour enrichir la connaissance client.
• Collaborer étroitement avec les équipes métiers pour traduire les besoins en problématiques data exploitables.
• Travailler en synergie avec l'équipe Data Engineering pour accéder aux données du datalake et industrialiser les modèles.
• Monitorer les performances des modèles en production et proposer des axes d'amélioration continus.

Compétences techniques requises

• Python : maîtrise des librairies data science (scikit-learn, pandas, numpy, matplotlib/seaborn) et capacité à produire un code propre et maintenable.
• Machine Learning : solide connaissance des algorithmes supervisés (classification, régression) et non supervisés (clustering, réduction de dimensionnalité).
• Snowflake : capacité à interroger et exploiter les données directement depuis notre datalake cloud.
• AWS : aisance avec l'environnement cloud pour accéder aux données et contribuer à la mise en production des modèles.
• Statistiques : bonne maîtrise des fondamentaux statistiques nécessaires à l'interprétation et à la validation des modèles.

Expérience et formation

• Expérience en tant que Data Scientist ou dans un rôle similaire.
• Une pratique concrète de la modélisation sur des données clients réelles est indispensable.
• Bac + 5 en data science, statistiques, mathématiques appliquées ou équivalent.
• Connaissance d'un outil de data visualisation tel que Power BI est un plus.

Qualités humaines

• Forte appétence pour la donnée et curiosité intellectuelle naturelle.
• Esprit analytique, rigueur et capacité à vulgariser des résultats complexes.
• Autonomie dans la conduite des analyses, avec un sens du travail en équipe pluridisciplinaire.
• Proactivité et force de proposition dans les choix méthodologiques.