Le poste Data Scientist expert Octroi de Crédit et Risque de Crédit
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Contexte
Bpifrance a lancé un large programme de transformation autour des données et de l’Intelligence Artificielle dans un contexte de transformation globale de la DSI.
Le programme comporte plusieurs objectifs, dont celui de proposer des fonctionnalités utilisant de l’IA afin d’améliorer des processus ou produits existants.
C’est dans ce contexte que l’équipe IALAB, au sein de la Direction Data, participe à l’exploration et la création d’indicateurs permettant de mieux appréhender le comportement des entreprises et l'appréciation du risque financier.
Missions
Dans le cadre de l’intégration d’algorithmes IA sur nos plateformes digitales d’octroi de crédits, le profil recherché aura la responsabilité de :
• Analyser et comprendre en profondeur les objectifs et les exigences du projet en se basant sur les spécifications techniques et fonctionnelles
• Proposer des nouveaux indicateurs en se basant sur les données existantes (données comptables, bancaires)
• Etudier et fournir les éléments de décision pour intégrer des nouvelles sources de données alternatives afin de mieux apprécier le risque de défaut d’une entreprise
• Echanger d’une manière régulière avec les différentes parties prenantes du projet et être force de proposition pour les besoins des parcours digitaux et des métiers
• Superviser les performances des APIs et des algorithmes déployés en assurant un suivi rigoureux et régulier
• Proposer des outils et des méthodes d’analyse pour une détection rapide des anomalies et problèmes
• Evaluer régulièrement les résultats et les retours du projet afin d’identifier les axes d’améliorations et les opportunités d'optimisation
• Contribuer à la documentation technique et fonctionnelle relative à l’architecture, aux APIs et aux algorithmes déployés
Compétences métier
• Appétence pour les problématiques bancaires et compréhension des enjeux
• Connaissance des processus bancaires et plus spécifiquement d’octroi de crédit
• Connaissance des indicateurs clés de bonne santé financière d’une entreprise
• Bonne connaissance des données liées aux entreprises et des données open data associées
• Très bonne connaissance des algorithmes de machine Learning et capacité à les appliquer pour résoudre des problèmes complexes
• Aptitude à comprendre les problèmes techniques et à proposer des solutions adaptées
• Capacité à communiquer de manière efficace avec différentes parties prenantes et à comprendre leurs besoins fonctionnels et techniques
• Compétence dans la rédaction de documentation technique et fonctionnelle de qualité
• Connaissance des APIs et de l’écosystème cloud de préférence AWS
• Travail en méthodologie Agile
• Expérience dans l’anticipation des écueils des projets de machine learning
Liste des technologies
• Python
• Librairies Python de machine learning
• Librairies de visualisation (ex plotly) et d’applications web type Dash ou Streamlit
• Git
Points critiques et différenciants
PO au sein de l'IA LAB
sujet au tour de l'Ia, de l'IA G
solutions a créer et apporter pour les métiers
Métier : octroi de crédit, l'octroi digital : dev d'une plateforme digitale et en ligne : besoin pour renforcer cette équipe
offre dédiée aux PMEs, gros risques
profil imaginatif
explorer la data, trouver des solutions
Data Scientist :
- academique :
- maitrise de la stack technique : machine Learning, python, libraire python, cloud AWS
- SAFe / Scrum à minima
- spécificité : connaissance octroi de crédit, risque de défaut, savoir analyser les données financières d'une entreprise, qqun capable de prendre du recul, maitrise des enjeux, appréciation des risques
- où chercher / comment chercher des solutions
- souple sur l'expérience
Background CV :
- expé en environnement bancaire et risque de crédit
Profil recherché
Profil imaginatif capable d'explorer la data, de trouver des solutions.
Data Scientist :
- academique :
- maitrise de la stack technique : machine Learning, python, libraire python, cloud AWS
- SAFe / Scrum à minima
- spécificité : connaissance octroi de crédit, risque de défaut, savoir analyser les données financières d'une entreprise, qqun capable de prendre du recul, maitrise des enjeux, appréciation des risques
- où chercher / comment chercher des solutions
- souple sur l'expérience
Background CV :
- expé en environnement bancaire et risque de crédit
Environnement de travail
Contexte
Bpifrance a lancé un large programme de transformation autour des données et de l’Intelligence Artificielle dans un contexte de transformation globale de la DSI.
Le programme comporte plusieurs objectifs, dont celui de proposer des fonctionnalités utilisant de l’IA afin d’améliorer des processus ou produits existants.
C’est dans ce contexte que l’équipe IALAB, au sein de la Direction Data, participe à l’exploration et la création d’indicateurs permettant de mieux appréhender le comportement des entreprises et l'appréciation du risque financier.
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