Data Scientist H/F - Crédit Mutuel Arkéa

Vos principales missions concernent le périmètre DSF&C (détection, filtrage et profilage LCB-FT), la détection/prévention de la fraude externe et l’accompagnement SSI sur les données.

Elles seront les suivantes :

- Pilotage autonome de la conception, du développement et du réapprentissage de modèles prédictifs- Conception, implémentation et documentation complète des modèles (spécifications, jeux de données, pipeline d’entraînement, métriques)- Accompagner la mise en place et le suivi opérationnel des modèles en production (monitoring, alerting, reporting)- Recalibrage et réentraînement réguliers des modèles en fonction de la dérive des données et des performances- Application rigoureuse des méthodologies MRM et IA pour la création, le réapprentissage et le suivi des modèles- Participation active à la gouvernance des modèles au sein de la Direction (revues, validations, conformité)- Promotion et renforcement de la culture « modèle » auprès des collaborateurs de la Direction et, si nécessaire, plus largement au sein de la DRC- Proposition et co-construction de solutions analytiques opérationnelles adaptées aux besoins des métiers- Veille technologique et scientifique en data science pour identifier et tester des approches innovantes- Veille sur l’architecture SI et les outils Data Science d’Arkea, et collaboration avec les équipes techniques pour leur évolution- Assurer, selon les besoins, la fonction de backup Data Scientist pour le département S2D.

Vous souhaitez mettre vos compétences Data (ML, statistiques, data engineering…) au service d’un métier central de labanque ?

Ce poste est fait pour vous !

Vous disposez d’une formation Bac+5 en mathématiques & statistiques, en machine learning et I A. Le data Engineering et la programmation (Python, SQL, R…) sont maîtrisés.

Vous avez idéalement 2 à 3 ans d'expérience sur un poste similaire.

Une connaissance de la banque / finance est la bienvenue.

Les compétences techniques attendues :

- Méthodes d’analyses de données- Maîtrise des outils technologiques d’accès aux données, mathématiques et statistiques, machine learning

Vous vous reconnaissez également dans ces qualités :

- rigueur et esprit d’analyse (respect de la méthodologie, performance du modèle, analyse de la gêne client)- curiosité pour les métiers de la banque (montée en compétences sur les métiers de la banque sous-jacents à la méthodologie)- esprit critique et autonomie (pragmatique pour accompagner la recherche de solutions)- capacité d’adaptation (évolution du métier et des technologies).