Mission basée en région parisienne

Format hybride

Démarrage souhaité : ASAP

Durée de la mission : longue durée

Contexte

Pour un grand acteur du secteur bancaire, le consultant interviendra au sein de la Direction Data, dans un environnement multi-squads orienté API et event-driven.

La mission s’inscrit dans un programme stratégique avec des exigences fortes en matière de performance, sécurité, qualité et livraison progressive.

Le consultant contribuera à la conception et à la réalisation de cas d’usage data et IA, en lien étroit avec les équipes métiers, produit et développement.

Mission

Porter la chaîne de fabrication des cas d’usage Data Science, depuis la compréhension du besoin métier jusqu’au déploiement et au RUN des modèles en production.

L’objectif est de proposer des solutions robustes, industrialisées et adaptées aux enjeux métiers.

Ce que vous allez faire

Travailler les cas d’usage métier avec les équipes pour définir l’approche opérationnelle, les données utiles et les algorithmes adaptés

Conduire les phases d’exploration et de prototypage : analyse des données, tests d’algorithmes, évaluation des performances

Développer et optimiser les modèles pour les cas d’usage retenus

Construire les pipelines de traitement et de déploiement

Industrialiser les produits ML / IA dans différents environnements et assurer leur RUN

Mettre en place le monitoring et le suivi des performances

Construire des algorithmes de recherche, de ciblage ou de prédiction

Vulgariser les résultats et livrables auprès d’un public non technique

Collaborer avec les PO, BA, équipes de développement et parties prenantes métiers

Participer au cadrage, au suivi des tâches, à l’animation et aux présentations d’avancement

Ce qui est attendu

Profil Data Scientist Senior

Expérience confirmée sur des sujets Data Science / Machine Learning en environnement de production

Forte capacité à comprendre les besoins métiers et à les traduire en solutions techniques

Solides compétences techniques et bon niveau de maîtrise d’ouvrage projet

Expérience dans un cadre Agile avec interactions régulières avec PO, BA et développeurs

Autonomie, rigueur, sens de l’organisation et capacité de vulgarisation

Compétences techniques

Python, Scala, Bash

CI/CD, Git, tests unitaires

Spark / calcul distribué

Kubernetes, Cloudera

AWS SageMaker

Statistiques et machine learning

Librairies Data Science : Scikit-learn, caret, pandas / data.table, numpy, PySpark

Environnement d’expérimentation et de prototypage

Compétences appréciées

Expérience en architecture API / event-driven

Sensibilité aux enjeux de performance, sécurité et qualité

Capacité à travailler dans un contexte multi-squads