Data Scientist H / F

Envie de faire vraiment la différence dans les projets de vie de vos clients et de relever tous les challenges qui s’offrent à vous ? Oui ? Alors, vous êtes au bon endroit pour cela !

Dans le cadre de son développement, le Crédit Agricole d’Aquitaine recherche pour son équipe Data un Data Scientist H / F. Vous exploiterez les données pour répondre à des problématiques complexes grâce à des méthodes avancées telles que les statistiques, le machine learning et l'intelligence artificielle. En collaboration avec les équipes métiers et IT, vous transformerez les données en informations stratégiques et modélisations, pour éclairer la prise de décision et optimiser les performances de l’entreprise.

SOYEZ ENGAGÉS avec nous ! Vos principales MISSIONS :

1. Exploiter les données pour répondre à des problématiques complexes grâce à des méthodes avancées (statistiques, machine learning, intelligence artificielle).
2. Analyse et modélisation des données : concevoir et entraîner des modèles prédictifs (ex : classification, régression, clustering) pour répondre aux besoins métiers et utiliser des techniques de machine learning pour résoudre des problématiques spécifiques (prévisions, recommandations, détection d’anomalies).
3. Compréhension et traduction des besoins métiers : collaborer avec les équipes métiers pour comprendre leurs objectifs et leurs défis et traduire les problématiques métiers en questions analytiques et définir les solutions data adaptées.
4. Communication : communiquer les enseignements tirés des données aux parties prenantes pour faciliter la prise de décision.
5. Veille technologique et innovation : explorer de nouvelles approches méthodologiques et outils innovants pour enrichir les capacités analytiques de l’entreprise.

Minimum Requirements:

Vous êtes issu(e) d'une formation BAC+5 en statistiques, mathématiques, et / ou informatique décisionnelle et vous disposez d’une expérience d’1 à 3 ans dans un poste similaire, idéalement dans un environnement bancaire.

Techniques :

• Maîtrise des langages de programmation : Python de préférence.
• Connaissance de langages et outils de manipulation de données : SQL, Spark, Hadoop.
• Compétences en machine learning : scikit-learn, TensorFlow, PyTorch et autres frameworks.
• Expertise dans les techniques statistiques (modélisation, tests, régression) et algorithmes de data science.
• Connaissance des outils de visualisation (ex : Tableau, PowerBI, Microstrategy).
• Une expérience dans des environnements cloud (AWS, Azure, GCP) serait un plus.

Métiers et relationnelles :

• Capacité à comprendre des enjeux métiers et à aligner les solutions data avec les objectifs stratégiques.
• Excellentes compétences en communication pour expliquer des concepts techniques à des non-spécialistes.
• Esprit analytique, curiosité et capacité à résoudre des problèmes complexes.
• Capacité à travailler en équipe dans des environnements pluridisciplinaires.
• Organisation et gestion des priorités dans des projets multi-tâches.
• Proactivité et autonomie.