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Contexte de la missionDans le cadre du déploiement d'une nouvelle solution de gestion de la réassurance, notre client recherche un Actuaire Épargne / Réassurance afin d'accompagner ses équipes sur le paramétrage de l'outil, les études actuarielles et les travaux de production multinormes. La mission s'articule autour de trois axes principaux : La mise en œuvre et le paramétrage d'une solution de réassurance La contribution aux études actuarielles et à l'évolution des modèles de projection L'assistance opérationnelle lors des arrêtés de production Vos principales missions1. Paramétrage de la solution de réassuranceRéaliser le paramétrage fonctionnel et technique de la solution pour les différents traités de réassurance du périmètre Automatiser les processus métiers, notamment la génération et la constitution des comptes de réassurance liés aux cessions Fiabiliser les données d'entrée et de sortie Définir et mettre en place des contrôles de cohérence Identifier les besoins non couverts par le standard de la solution Rédiger les spécifications fonctionnelles relatives aux évolutions attendues Participer à l'analyse des flux financiers et des cash-flows de réassurance 2. Études actuarielles et modélisationContribuer aux études d'impact liées aux évolutions des modèles et des fonctionnalités Analyser les conséquences de changements d'hypothèses actuarielles Participer aux travaux de modélisation, d'extraction et d'analyse de données Réaliser des analyses liées aux provisions, aux risques et à la rentabilité Produire les études et analyses nécessaires aux différentes instances de gouvernance, notamment celles liées au provisionnement Contribuer à l'amélioration continue des outils et des processus actuariels 3. Assistance aux travaux de productionApporter un soutien opérationnel aux équipes lors des périodes d'arrêtés Participer aux travaux de production en normes Solvabilité II et IFRS 17 Contribuer au calcul des provisions techniques et des principaux indicateurs de risques Intervenir sur les calculs de BEL, Risk Margin, SCR et CSM Réaliser les contrôles de premier niveau Effectuer les rapprochements et réconciliations de données Analyser les variations entre les différents arrêtés Sécuriser les livrables dans le respect de calendriers de production contraints Profil recherchéFormation supérieure de niveau Bac+5 en actuariat, statistiques ou mathématiques financières Une qualification reconnue en actuariat constitue un atout Expérience professionnelle confirmée d'au moins 3 à 5 ans sur des fonctions actuarielles Solide connaissance des produits d'épargne Bonne maîtrise des environnements Solvabilité II et IFRS 17 Expérience en calcul de provisions techniques et en production actuarielle Expérience dans le paramétrage d'un outil actuariel, de modélisation ou de réassurance Bonne compréhension des mécanismes de réassurance et des calculs associés Maîtrise de l'analyse de données et des cash-flows Forte appétence pour les outils informatiques et l'automatisation des processus Compétences attenduesCapacité à s'intégrer rapidement au sein d'une équipe Autonomie dans la gestion des travaux et des livrables Rigueur et capacité à respecter des échéances de production exigeantes Capacité à analyser et à fiabiliser des données complexes Aptitude à vulgariser des concepts actuariels Excellentes qualités rédactionnelles, notamment pour la formalisation de spécifications fonctionnelles Esprit d'analyse, sens du résultat et force de proposition Les atouts pour réussir la missionUne expérience concrète sur les sujets suivants sera particulièrement appréciée : Paramétrage d'une solution dédiée à la réassurance Automatisation des comptes de réassurance Analyse des traités et des cessions Production actuarielle sur un périmètre Épargne Travaux d'inventaire multinormes Modélisation et analyse de cash-flows Participation à des arrêtés IFRS 17 et Solvabilité II

Contexte de la missionDans le cadre du déploiement d'une nouvelle solution de gestion de la réassurance, notre client recherche un Actuaire Épargne / Réassurance afin d'accompagner ses équipes sur le paramétrage de l'outil, les études actuarielles et les travaux de production multinormes. La mission s'articule autour de trois axes principaux : La mise en œuvre et le paramétrage d'une solution de réassurance La contribution aux études actuarielles et à l'évolution des modèles de projection L'assistance opérationnelle lors des arrêtés de production Vos principales missions1. Paramétrage de la solution de réassuranceRéaliser le paramétrage fonctionnel et technique de la solution pour les différents traités de réassurance du périmètre Automatiser les processus métiers, notamment la génération et la constitution des comptes de réassurance liés aux cessions Fiabiliser les données d'entrée et de sortie Définir et mettre en place des contrôles de cohérence Identifier les besoins non couverts par le standard de la solution Rédiger les spécifications fonctionnelles relatives aux évolutions attendues Participer à l'analyse des flux financiers et des cash-flows de réassurance 2. Études actuarielles et modélisationContribuer aux études d'impact liées aux évolutions des modèles et des fonctionnalités Analyser les conséquences de changements d'hypothèses actuarielles Participer aux travaux de modélisation, d'extraction et d'analyse de données Réaliser des analyses liées aux provisions, aux risques et à la rentabilité Produire les études et analyses nécessaires aux différentes instances de gouvernance, notamment celles liées au provisionnement Contribuer à l'amélioration continue des outils et des processus actuariels 3. Assistance aux travaux de productionApporter un soutien opérationnel aux équipes lors des périodes d'arrêtés Participer aux travaux de production en normes Solvabilité II et IFRS 17 Contribuer au calcul des provisions techniques et des principaux indicateurs de risques Intervenir sur les calculs de BEL, Risk Margin, SCR et CSM Réaliser les contrôles de premier niveau Effectuer les rapprochements et réconciliations de données Analyser les variations entre les différents arrêtés Sécuriser les livrables dans le respect de calendriers de production contraints Profil recherchéFormation supérieure de niveau Bac+5 en actuariat, statistiques ou mathématiques financières Une qualification reconnue en actuariat constitue un atout Expérience professionnelle confirmée d'au moins 3 à 5 ans sur des fonctions actuarielles Solide connaissance des produits d'épargne Bonne maîtrise des environnements Solvabilité II et IFRS 17 Expérience en calcul de provisions techniques et en production actuarielle Expérience dans le paramétrage d'un outil actuariel, de modélisation ou de réassurance Bonne compréhension des mécanismes de réassurance et des calculs associés Maîtrise de l'analyse de données et des cash-flows Forte appétence pour les outils informatiques et l'automatisation des processus Compétences attenduesCapacité à s'intégrer rapidement au sein d'une équipe Autonomie dans la gestion des travaux et des livrables Rigueur et capacité à respecter des échéances de production exigeantes Capacité à analyser et à fiabiliser des données complexes Aptitude à vulgariser des concepts actuariels Excellentes qualités rédactionnelles, notamment pour la formalisation de spécifications fonctionnelles Esprit d'analyse, sens du résultat et force de proposition Les atouts pour réussir la missionUne expérience concrète sur les sujets suivants sera particulièrement appréciée : Paramétrage d'une solution dédiée à la réassurance Automatisation des comptes de réassurance Analyse des traités et des cessions Production actuarielle sur un périmètre Épargne Travaux d'inventaire multinormes Modélisation et analyse de cash-flows Participation à des arrêtés IFRS 17 et Solvabilité II

Le bénéficiaire souhaite une prestation d'accompagnement dédiée au suivi de run et maintien en condition opérationnelle du périmètre des applications Data, utilisées par les équipes métiers (Marketing Direct, Risques, Conformité, lutte contre la fraude, Finance, Statistiques opérationnelles, KPI tous métiers confondus). Du point de vue opérationnel, la prestation prévoit une participation aux activités de l'équipe DSI en charge de la gestion opérationnelle, des évolutions fonctionnelles et techniques des applications. Prise en charge des phases de testing dans un contexte Agile (SCRUM) et participation à l'accélération et l'optimisation de la résolution des dysfonctionnements. Les tâches de la mission sont : - Suivi des traitements de production - Analyse en autonomie des incidents, mener / coordonner les actions de corrections - Relance de jobs Autosys en cas d'incidents - Réalisation de la maintenance corrective des scripts Shell - Proposition et mise en œuvre des scénarios automatisés - Participation au support fonctionnel de l'application - Coordination des actions connexes avec les autres équipes techniques - Alimentation du Product Backlog - Réalisation des Delivery / packaging - Réalisation des mises en production - Contribution active à la mise en place de solutions d'améliorations ou de montées de version - Apport de support à l'équipe de développement sur les environnements d'intégration - Participation à la cohésion d'équipe DevOps

Les missions : En tant que développeur IBMi, vous intervenez sur le bon fonctionnement de l'ERP interne, tant sur des missions fonctionnelles que techniques. Vous êtes le point d'entrée et l'exécutant premier des demandes métiers internes, tout en étant accompagné par l'éditeur et des prestataires externes. A ce titre, vos missions sont : Sur la partie technique : Administrer le système : gérer les comptes utilisateurs, les droits d'accès et assurer la maintenance préventive (purges, optimisations) Développer, maintenir et automatiser les applications sur l'environnement IBM i (RPG 3 et 4) Exploiter les bases de données DB2, concevoir des requêtes SQL complexes et réaliser des extractions de fichiers (QRY/Statistiques) Assurer le support utilisateur en autonomie ou avec le soutien de l'éditeur, selon le niveau de complexité Sur la partie fonctionnelle : ​Assurer l'interface technique avec l'éditeur de la solution et les prestataires externes, et suivre les évolution Analyser les besoins métiers du secteur de la santé, rédiger les cahiers des charges et piloter les développements sous-traités Définir, exécuter et valider les tests fonctionnels, les livrables externes et le suivi des dysfonctionnements avant mise en production Concevoir les supports de formation

Profil recherché :* h4.- DBA ORACLE Etudes avec un minimum de 10 années sur ce SGBD et sur des missions d'optimisation, de tuning et d'accompagnement des projets.- Expertise en Administration Oracle (Support Niveau 3)- Expériences signifiantes dans des environnements Exadata / RAC / Dataguard / Multitenant CDB/PDB.- Maîtrise du Scripting Shell, SQL et Perl .- Administration, optimisation et surveillance des bases Oracle (AWR, ASH , Indexation, Réorganisation des données, Fixation des plans d'exécution, Calcul des statistiques).- Bonne maîtrise des optimisations applicatives (SQL et PL/SQL) et DB (Configuration & Paramétrage) d'un progiciel.- Bonne maîtrise des projets d'upgrade / migration bases de données Oracle vers 19c/26ai.- Capacité à échanger avec équipes Techniques & Métiers. h4. Méthode de travail :- Agilité Safe avec des rituels à respecter (Daily, Itération Planning et Review , Refinement , PI Planning , …). h4. Autres :- Anglais technique requis- Autonomie requise- Capacité de collaboration avec les équipes techniques (DBA-Team ABD / Editeur-Team SOPRA) et les équipes Métiers (Teams Cassiope)

Je recherche un consultant HR Access pour mener à bien les activités suivantes. Object de la prestation : Prestation AMOA d'assistance à l'exploitation pour une période de 6 mois / 2 à 3 jours par semaine (le temps de reconstituer un binôme d'exploitants opérationnel) Suppléance de l'activité de production des exploitants (au quotidien mais notamment si congés et absences) : Planification des traitements batchs (Directo) / Exploitation des logs (fichiers tar.gz) / Reformatage (scripts) et diffusion de l'information aux équipes métiers (outils bureautiques) Apport d'expertise technico-fonctionnelle auprès des équipes de la MNSIRH, en particulier l'équipe exploitation (optimisation et automatisation) : Analyse et résolution des incidents de paie (pré-analyse des mouvements intempestifs sur la bande gest et conception de bordereaux correctifs) Contribution aux opérations de recette : réinitialisation des environnements, injection en masse (bordereaux ou flux), suivi des paliers évolutifs et correctifs Appui pour les opérations de fin d'année (fin de gestion, réorganisations des services) Travaux de requêtage complexes / Requêtes à façon (en PostgreSQL) en réponse aux sollicitations statistiques Réécriture de scripts (Python, PowerShell, etc.) et maintenance des outils d'exploitation (Directo, nombreux outils internes) Unités d'œuvre : AMOA exploitation / Complexité moyenne TMA outils d'exploitation / Complexité moyenne à forte Livrables attendus : Rapport d'expertise / Périodicité mensuelle Profil souhaité : Profil technico-fonctionnel Profil sénior Soft skills : Capacité à travailler en équipe Agilité Mode projet Compétences techniques : HR Access V7 / V9 Directo (outil de gestion de l'exploitation SIRHIUS) SQL (PostgreSQL) Python PowerShell Macro VBA Windows server / Linux SGBD / Oracle Modalités d'intervention : Période : septembre 2026 à janvier 2027 Pic d'activité sur les plages horaires du matin Temps plein

Contexte Dans le cadre de sa transformation data et digitale, une institution financière souhaite renforcer son département Data Science, en charge de la conception, du développement, de l'industrialisation, du suivi, de la documentation et de l'amélioration continue des modèles de Data Science et d'IA à forte valeur métier. La mission s'inscrit dans un environnement réglementé, avec des exigences de conformité et de gouvernance incluant notamment le RGPD, l'anonymisation des données, DSP2, IDD, Solvency II, Bâle IV ainsi que les principes de sécurité, de traçabilité et de confidentialité applicables aux traitements de données. Les cas d'usage couverts incluent notamment la détection de fraude, la modélisation des valeurs résiduelles, le data lineage IA, les agents IA, ainsi que des sujets marketing et d'optimisation du parcours client. Parmi les priorités figure un projet de moteur d'offres personnalisées / personnalisation CRM, avec un objectif d'industrialisation, de réutilisation et de déploiement potentiel dans d'autres pays. Mission La prestation vise à renforcer l'équipe Data Science avec un profil capable d'accompagner des projets Data Science et IA, avec un focus prioritaire sur les sujets marketing, connaissance client et personnalisation CRM. Le consultant interviendra sur la conception, le développement, l'évaluation, l'industrialisation et le suivi de modèles de Data Science et d'IA. Il devra produire des solutions robustes, explicables, industrialisables et réutilisables, tout en garantissant leur performance, leur traçabilité et leur conformité aux standards internes. La mission portera en priorité sur le MVP France du moteur d'offres personnalisées / personnalisation CRM, construit à partir des données disponibles pour la France, avec un objectif d'appropriation par les équipes internes. Un second périmètre optionnel pourra couvrir l'extension à d'autres pays ainsi que d'autres cas d'usage marketing et connaissance client. Principales responsabilités Intervenir de manière autonome sur des cas d'usage complexes, du cadrage métier à l'industrialisation Réaliser l'exploration, l'analyse, la qualité et la préparation des données ainsi que la constitution des jeux d'apprentissage, de validation et de test Concevoir, entraîner, comparer et évaluer des modèles de Machine Learning, statistiques ou d'IA avec des métriques adaptées Développer des cas d'usage de marketing analytique et personnalisation CRM : moteur d'offres personnalisées, scoring d'appétence, ciblage de campagnes, segmentation client, recommandation produit, next best action / next best offer, mesure de performance marketing et optimisation de la conversion des leads Produire du code structuré, maintenable et documenté et préparer les modèles pour la mise en production Mettre en place des indicateurs de monitoring des performances, dérives de données, dérives de modèles, qualité et stabilité des traitements Concevoir des solutions réutilisables, documentées et industrialisables, intégrables dans des processus CRM ou commerciaux Garantir l'explicabilité, la traçabilité, l'auditabilité, l'identification des biais et la conformité aux standards internes Collaborer avec les équipes métier, Product Owners, Data Engineers, Architectes, équipes IT, Gouvernance et Sécurité Participer aux instances de suivi, assurer le transfert de compétences et restituer clairement résultats, limites et recommandations Environnement technique Langages : Python, SQL Cloud / Data : GCP, BigQuery, Vertex AI Data Science : Dataiku Orchestration : Airflow Versioning : Git Restitution : Looker Industrialisation : CI/CD, DevOps, MLOps, Docker Conformité et gouvernance : RGPD, anonymisation des données, explicabilité, auditabilité, monitoring ML Livrables attendus Analyses et diagnostics de données Scripts, notebooks, traitements ou composants analytiques documentés Modèles Data Science / IA entraînés, évalués et documentés Éléments d'explicabilité, de monitoring et de suivi des risques modèles lorsque pertinent Supports d'industrialisation, de mise en production et de suivi Documentation de transfert de compétences et recommandations d'amélioration continue Supports de restitution aux parties prenantes métier et techniques Livrables en anglais pour les éléments destinés à être partagés à l'international Compétences / Qualités indispensables : Python, SQL, Machine Learning / IA, GCP (BigQuery, Vertex AI), Dataiku, MLOps / industrialisation Compétences / Qualités qui seraient un + : Expérience en environnement bancaire, financier ou réglementé ; expérience en marketing analytique et personnalisation CRM

URGENT Merci de contacter Sumi Delplanque via LinkedIn Rattaché·e au département Data, RO & IA, vous rejoignez une équipe de 8 personnes travaillant sur la gestion des recettes. Votre mission : Développer et améliorer les moteurs de prédiction utilisés pour anticiper la demande, la capacité et la volonté de payer. Vous interviendrez aussi ponctuellement sur des projets exploratoires côté digital et opérations, notamment en vision par ordinateur. C'est une mission qui mêle rigueur analytique et exploration - 60% d'innovation, 40% de continuité - avec un vrai terrain de jeu pour quelqu'un qui aime creuser un problème métier autant qu'un modèle mathématique. Compétences recherchées Techniques et fonctionnelles Maîtrise du Machine Learning, en particulier appliqué aux séries temporelles (Time Series) Fort intérêt pour la modélisation mathématique et les statistiques bayésiennes Maîtrise de Python Compréhension d'un environnement cloud, idéalement GCP Connaissances en gestion des recettes : un vrai plus, pas un prérequis Soft skills Bonnes capacités de communication et d'apprentissage Rigueur et autonomie - ce sont d'ailleurs les points différenciants attendus sur ce poste Le challengeS'approprier un nouveau domaine métier (la gestion des recettes) et transformer cette compréhension en modèles de prédiction concrets et exploitables par les équipes business.

Mettre en en œuvre des outils, techniques et méthodes statistiques complexes pour permettre d'organiser, synthétiser et traduire efficacement des données métiers. Apporter un appui analytique à la conduite d'exploration et à l'analyse de données métiers complexes permettant de fournir des indicateurs concrets. Identifier à partir des exigences métiers les données les plus intéressantes et pertinentes Dégager des logiques de génération d'indicateurs pour les métiers Concevoir les tableaux de bord nécessaires à la restitution des différents indicateurs sous la forme de Data visualisation. Entrants : Normes et standards d'architecture d'entreprise Plan d'occupation des sols (POS) et cartographies SI Exigences métiers Cartographie des données Livrables : Présentation de l'activité métier sous forme · D'indicateurs de performance · De tableaux de bord

Mettre en en œuvre des outils, techniques et méthodes statistiques complexes pour permettre d'organiser, synthétiser et traduire efficacement des données métiers. Apporter un appui analytique à la conduite d'exploration et à l'analyse de données métiers complexes permettant de fournir des indicateurs concrets. Identifier à partir des exigences métiers les données les plus intéressantes et pertinentes Dégager des logiques de génération d'indicateurs pour les métiers Concevoir les tableaux de bord nécessaires à la restitution des différents indicateurs sous la forme de Data visualisation. Entrants : Normes et standards d'architecture d'entreprise Plan d'occupation des sols (POS) et cartographies SI Exigences métiers Cartographie des données Livrables : Présentation de l'activité métier sous forme · D'indicateurs de performance · De tableaux de bord

Mettre en en œuvre des outils, techniques et méthodes statistiques complexes pour permettre d'organiser, synthétiser et traduire efficacement des données métiers. Apporter un appui analytique à la conduite d'exploration et à l'analyse de données métiers complexes permettant de fournir des indicateurs concrets. Identifier à partir des exigences métiers les données les plus intéressantes et pertinentes Dégager des logiques de génération d'indicateurs pour les métiers Concevoir les tableaux de bord nécessaires à la restitution des différents indicateurs sous la forme de Data visualisation. Entrants : Normes et standards d'architecture d'entreprise Plan d'occupation des sols (POS) et cartographies SI Exigences métiers Cartographie des données Livrables : Présentation de l'activité métier sous forme · D'indicateurs de performance · De tableaux de bord

Nous recherchons un Data Scientist H/F pour concevoir, expérimenter et évaluer des modèles de machine learning et d'intelligence artificielle répondant à des enjeux métiers concrets. Vos principales missions seront les suivantes : Analyser les besoins métiers, les données disponibles et les critères de succès des cas d'usage. Réaliser les analyses exploratoires et le profiling des données. Préparer, nettoyer et enrichir les données afin de constituer les jeux d'entraînement, de validation et de test. Mettre en œuvre des techniques de feature engineering et de sélection de variables. Développer des modèles statistiques, de machine learning et de deep learning. Concevoir et évaluer des modèles supervisés, non supervisés, NLP et séries temporelles. Adapter ou spécialiser des modèles pré-entraînés via des approches de fine-tuning, LoRA, PEFT ou prompt-tuning. Évaluer les modèles à travers des métriques métier et techniques : performance, robustesse, biais, dérive et explicabilité. Réaliser des expérimentations, comparer différentes approches et optimiser les performances des modèles. Produire les visualisations, rapports d'analyse et recommandations nécessaires à la prise de décision. Collaborer avec les équipes IA Engineering et MLOps afin de préparer l'industrialisation des modèles. Veiller à la conformité des traitements avec les exigences réglementaires, notamment le RGPD et l'AI Act.

Nous recherchons un Data Scientist H/F pour concevoir, expérimenter et évaluer des modèles de machine learning et d'intelligence artificielle répondant à des enjeux métiers concrets. Vos principales missions seront les suivantes : Analyser les besoins métiers, les données disponibles et les critères de succès des cas d'usage. Réaliser les analyses exploratoires et le profiling des données. Préparer, nettoyer et enrichir les données afin de constituer les jeux d'entraînement, de validation et de test. Mettre en œuvre des techniques de feature engineering et de sélection de variables. Développer des modèles statistiques, de machine learning et de deep learning. Concevoir et évaluer des modèles supervisés, non supervisés, NLP et séries temporelles. Adapter ou spécialiser des modèles pré-entraînés via des approches de fine-tuning, LoRA, PEFT ou prompt-tuning. Évaluer les modèles à travers des métriques métier et techniques : performance, robustesse, biais, dérive et explicabilité. Réaliser des expérimentations, comparer différentes approches et optimiser les performances des modèles. Produire les visualisations, rapports d'analyse et recommandations nécessaires à la prise de décision. Collaborer avec les équipes IA Engineering et MLOps afin de préparer l'industrialisation des modèles. Veiller à la conformité des traitements avec les exigences réglementaires, notamment le RGPD et l'AI Act.

Nous recherchons un Data Scientist H/F pour concevoir, expérimenter et évaluer des modèles de machine learning et d'intelligence artificielle répondant à des enjeux métiers concrets. Vos principales missions seront les suivantes : Analyser les besoins métiers, les données disponibles et les critères de succès des cas d'usage. Réaliser les analyses exploratoires et le profiling des données. Préparer, nettoyer et enrichir les données afin de constituer les jeux d'entraînement, de validation et de test. Mettre en œuvre des techniques de feature engineering et de sélection de variables. Développer des modèles statistiques, de machine learning et de deep learning. Concevoir et évaluer des modèles supervisés, non supervisés, NLP et séries temporelles. Adapter ou spécialiser des modèles pré-entraînés via des approches de fine-tuning, LoRA, PEFT ou prompt-tuning. Évaluer les modèles à travers des métriques métier et techniques : performance, robustesse, biais, dérive et explicabilité. Réaliser des expérimentations, comparer différentes approches et optimiser les performances des modèles. Produire les visualisations, rapports d'analyse et recommandations nécessaires à la prise de décision. Collaborer avec les équipes IA Engineering et MLOps afin de préparer l'industrialisation des modèles. Veiller à la conformité des traitements avec les exigences réglementaires, notamment le RGPD et l'AI Act.

Pour un établissement bancaire international, nous recherchons un consultant indépendant senior spécialisé en IFRS 9 et validation des modèles de Expected Credit Loss (ECL). La mission vise à accompagner la banque dans la justification, la validation et le backtesting d'un modèle ECL Groupe utilisé pour un portefeuille Corporate, pour lequel certains paramètres détaillés et composants méthodologiques ne sont pas directement accessibles à l'entité locale. Le consultant sera notamment amené à : évaluer le cadre ECL existant et identifier ses principales limites ; évaluer la pertinence et l'adéquation du modèle pour le portefeuille Corporate concerné ; revoir les principaux composants ECL, notamment PD, LGD, EAD, CCF, staging, SICR, scénarios macroéconomiques forward-looking et management overlays ; définir et réaliser le backtesting des résultats PD, LGD, EAD et ECL ; comparer les estimations du modèle avec les défauts, recouvrements et pertes réalisés observés ; concevoir et réaliser des tests de sensibilité, de stabilité et de cohérence ; développer des approches challenger indépendantes afin d'évaluer le caractère raisonnable des résultats du modèle Groupe ; utiliser, lorsque pertinent, des données externes telles que les notations externes, les statistiques de défaut, les spreads CDS, les spreads obligataires, les prix du marché secondaire des prêts syndiqués et les informations financières des emprunteurs ; évaluer la représentativité de la population de développement du modèle par rapport au portefeuille européen ; proposer des ajustements documentés ou des management overlays lorsque nécessaire ; contribuer à la définition d'un cadre local durable de validation et de gouvernance du modèle ; préparer la documentation nécessaire aux échanges avec les fonctions de contrôle, les auditeurs et les autorités de supervision ; contribuer à un plan de remédiation réglementaire visant à démontrer la robustesse du cadre ECL et à répondre aux constats de supervision existants. Le consultant doit disposer d'une expérience significative en risque de crédit bancaire, IFRS 9 et validation de modèles, idéalement sur des portefeuilles Corporate ou Large Corporate. Une expérience préalable dans la validation de modèles Groupe, de modèles fournisseurs ou de modèles partiellement en « boîte noire », ainsi qu'une bonne compréhension des attentes prudentielles bancaires européennes, serait fortement appréciée.

Missions principalesData Science & AnalyticsConcevoir et développer des modèles analytiques avancés. Construire des algorithmes prédictifs et prescriptifs. Réaliser des analyses exploratoires sur des volumes importants de données. Identifier des leviers d'optimisation des opérations logistiques. Développer des modèles de prévision des volumes, de la charge entrepôt et de la performance transport. Data Warehouse & Data EngineeringExploiter et enrichir le Data Warehouse Snowflake. Structurer, nettoyer et transformer les données issues de différentes sources. Participer à l'amélioration de la qualité des données. Concevoir et optimiser les modèles de données analytiques. Business IntelligenceParticiper à la conception des tableaux de bord Power BI. Produire des KPI et indicateurs métier. Accompagner les directions Supply Chain et Opérations dans l'exploitation de la donnée. Construire des reportings stratégiques et opérationnels. Intégration des données métierExploiter les données provenant des systèmes : SAP WMS TMS Applications métiers logistiques Comprendre les flux opérationnels : Réception Préparation de commandes Stockage Expédition Transport Cas d'usage attendusPrévision d'activité entrepôt. Forecast des volumes logistiques. Optimisation des stocks. Analyse des performances opérationnelles. Détection d'anomalies sur les flux. Analyse de la productivité des sites. Aide à la décision Supply Chain. Construction d'indicateurs de pilotage groupe. Environnement TechniqueData PlatformSnowflake SQL avancé Data Warehouse Data Lake Data SciencePython Pandas NumPy Scikit-Learn Matplotlib Jupyter Notebook Business IntelligencePower BI DAX Power Query ERP & Applications MétiersSAP WMS TMS Solutions logistiques diverses Cloud & Data EngineeringAzure (apprécié) ETL / ELT APIs Modélisation de données Profil recherchéBac+5 Informatique, Data Science, Statistiques ou équivalent. Minimum 5 ans d'expérience en Data Science. Solide expertise Snowflake. Très bonne maîtrise de SQL. Excellente maîtrise de Python. Expérience significative sur Power BI. Expérience dans la gestion de grands volumes de données. Bonne compréhension des flux Supply Chain et logistiques. Pourquoi rejoindre cette mission ? Participation à la transformation Data d'un acteur majeur de la logistique. Projets à fort impact métier. Données volumineuses et complexes. Environnement moderne autour de Snowflake et Power BI. Collaboration avec les équipes Data, Supply Chain et Direction.