Data Scientist H/F

Credit Agricole Personal Finance & Mobility - FPF

Vous serez accueilli par l’équipe Modélisations et Etudes au sein de POP qui poursuit comme objectif la réalisation d’études et d’analyses ainsi que des modélisations prévisionnelles afin d’accompagner nos directions clientes dans leur prise de décision.

Cette équipe à un rôle clé par la valeur ajoutée que doit apporter ses travaux pour permettre à nos directions métier de gagner en efficacité et de prendre des décisions éclairées, ceci en étroite collaboration avec les deux autres équipes de POP (PAC et RED) et avec les directions métier.

Vos missions pour accompagner au mieux nos directions clientes sont :

Prévisions d’activités

• Maintenir et arbitrer les modèles de prévisions existants

• Développer selon les besoins de nos directions clientes de nouveaux modèles de prévisions

• S’inscrire et inscrire les modèles dans la trajectoire de déploiement des nouveaux outils (SQL, Python, CEOS, DBT, Airflow, MLflow…)

Analyses de performance

• Réaliser des analyses ad hoc permettant de répondre aux enjeux des équipes opérationnelles et de les accompagner dans l’optimisation de leur process

• Réaliser des études de fond ou transverses aux différentes activités permettant d’apporter une vue unifiée et complète de nos processus et problématiques et de proposer des axes d’amélioration

Passionné par l’analyse et la prévision, les statistiques, la création de valeur ajoutée grâce à la data, mais aussi fondamentalement pragmatique ?

Capable de prendre le recul nécessaire tout en cultivant la réactivité ?

Envie de servir le business sans hésiter à challenger nos directions clientes ?

Alors vous prendrez plaisir à vous investir au sein de l’équipe Pilotage Opérationnel / Modèles & Etudes.

·         Déplacement : Occasionnelsdata science

Formation / Spécialisation : SAS, Excel, SQL, Python, Statistique
Compétences clés recherchées :
o Rigueur
o Travail en équipe
o Communication
o Force de proposition

• Connaissances techniques des outils (Python, SAS, SQL, Power BI, Excel)
• Connaissances en statistiques
• Capacité d'analyse & de synthèse
• Connaissance des métiers du crédit consommation

o Excel
o Power Bi
o Python
o SQL,
o SAS