Data scientist h/f

Depuis la création de la première Banque Populaire à Angers en 1878, Banque Populaire accompagne et soutient les particuliers et les professionnels dans l’atteinte de leurs objectifs, petits ou grands.Ancrée dans le tissu économique local et fidèle à ses valeurs coopératives, Banque Populaire s’est développée avec et pour ses clients, devenant un acteur majeur de la vie économique et sociale des territoires.Grâce à une relation humaine de proximité, un circuit court de décision et une plus grande digitalisation de leurs offres et services, les établissements Banque Populaire offrent aujourd’hui à leurs clients particuliers et à leur famille des services de banque et d’assurance complets et accessibles en ligne. Et ils sont toujours aux côtés des entrepreneurs pour les aider à développer et pérenniser leur activité. Poste et missions Le Data Scientist a pour mission de valoriser les données de l’entreprise afin de : Fournir des analyses poussées et pertinentes D’optimiser des processus métiers D’éclairer et soutenir des prises de décisions stratégiques Il conçoit, développe et met en œuvre des modèles statistiques et algorithmiques permettant de répondre à des problématiques métiers complexes. Acteur engagé dans la transformation data-driven de l’entreprise, il travaille en proximité avec l’ensemble des métiers (pilotage commercial, crédit, engagements, risques, etc…) et doit savoir manipuler, préparer et restituer des données permettant de répondre aux enjeux attendus. Les activités principales : - Cadrer et s’approprier le besoin métier Comprendre et détailler le besoin présenté par l’utilisateur Mettre à profit sa connaissance des contraintes Data pour challenger l’utilisateur - Analyse et préparation des données - Développement de solutions algorithmiques Concevoir des modèles statistiques ou de machine learning (prédictifs, presciptifs, etc) permettant de répondre aux problématiques métiers Réaliser des analyses exploratoires permettant d’extraire des insights à forte valeur ajoutées Mettre en place des mécanismes d’entrainement (test) et d’évaluation des dits modèles Implémenter et industrialiser en environnement de Production les dits modèles - Collaboration et transversalité Travailler en étroite collaboration avec l’ensemble des parties prenantes, les tenir informés des avancées tout au long de la vie du projet afin d’anticiper les plans d’actions à mener - Communication et résultats Restituer les résultats aux parties prenantes de façon claire, pédagogique (vulgarisation) et orientés actions - Documenter et Maintenir Produire les documents techniques nécessaires permettant de décrire et d’expliquer les modèles développés et mis en production S’assurer du maintien en condition opérationnelle des modèles livrés - Veille technologique et innovation Contribuer à la veille technologiques (outils et frameworks), méthodologique et réglementaire dans le domaine de la data science Profil et compétences requises Formation supérieure en statistiques, mathématiques, informatique ou data science Maîtrise des langages de programmation (Python, SQL) et des bibliothèques data science (Pandas, scikit-learn, etc…) Connaissance de l’outil de data visualisation Power BI Notions de déploiement de modèles (API, Docker) appréciées Connaissances des outils cloud (GCP, AWS, Azure) est un plus