Apprentissage - data scientist - econométrie spatiale f/h

APPRENTISSAGE - Data Scientist - Econométrie spatiale F/H, Paris

Groupe Caisse des Dépôts

Le mot du manager :

Au sein d’une équipe de Data Scientists dynamiques et expertes, vous aurez l’opportunité de mettre en pratique vos connaissances dans l’art de la modélisation statistiques avancées, au service de l’intérêt général.

Description de l'entité :

Etablissement financier public, nous remplissons des missions d’intérêt général en appui des politiques publiques. Depuis plus de 200 ans, nous jouons un rôle majeur dans la transformation de notre pays. La réduction des inégalités territoriales et sociales, la lutte contre le changement climatique…sont autant de défis auxquels notre pays fait face et pour lesquels nous nous mobilisons aujourd’hui, plus que jamais.

Au sein de la direction des prêts, le service Pilotage et Statistique a pour mission de valoriser les données nécessaires au pilotage de l’activité de prêt en construisant des outils statistiques innovants pour la décision, destinés à permettre une vision 360 sur l’activité globale de prêt.

En charge de réaliser et de mettre en œuvre :

* Le développement d’approches et d’outils quantitatifs de pointe (machine learning – deep learning - économétrie avancée) afin d’éclairer ou faciliter l’activité opérationnelle de prêt ;
* Appui au pilotage stratégique de l’activité prêteur ;
* Participation à l’amélioration de la qualité des données et à l’alimentation de différents rapports et tableaux de bord ;
* Prévision des activités de prêt (de la signature du prêt au versement du prêt), alimentant notamment la fixation des objectifs des directions régionales.

La Banque des Territoires accorde chaque année près de 12 milliards d’euros de prêts aux bailleurs sociaux pour la construction et la rénovation de logements sociaux. Chaque prêt doit bénéficier d’une garantie, souvent sous forme d’une hypothèque évaluée dans le temps.

Vous aurez pour objectif d’appuyer la banque des Territoires dans l’estimation d’un modèle interne de valorisation d’actifs immobiliers résidentiels, en développant un modèle économétrique et un modèle de machine learning pour estimer le prix de vente d’un bien immobilier en fonction de ses caractéristiques et du marché local.

Vous participerez activement à :

* Analyse bibliographique des approches quantitatives pour modéliser et estimer les prix de marché dans l’immobilier ;
* Expertise des données disponibles ou à acquérir ;
* Discussion sur la méthodologie à adopter, en économétrie ou en machine learning ;
* Préparation et qualité des données ;
* Développements algorithmiques en Python, tests, et analyses de performance ;
* Rédaction de la documentation technique, conforme aux standards du secteur financier.
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