Data scientist ia rpc h/f

Description du poste

Type de métier

Types de métiers Crédit Agricole S.A. - Risques / Contrôles permanents

Intitulé du poste

Data Scientist IA RPC H/F

Type de contrat

CDI

Poste avec management

Non

Cadre / Non Cadre

Cadre

Missions

Dans le cadre de sa transformation, la direction des risques et du contrôle permanent (RPC) s’est dotée d’une équipe pour mettre en place l’Intelligence Artificielle (IA) et l’innovation : AI Manufacturing and Innovation (AMI).

L’équipe AMI s’appuie sur les ressources quantitatives en place et agit en étroite collaboration avec les partenaires de RPC dans les directions informatiques et compliance et notamment mais aussi avec l’IA Factory de CACIB ainsi qu’avec l’IA Factory du Groupe Crédit Agricole (CASA).

L’équipe RPC AMI a pour mission de développer des modèles d’IA répondant aux besoins des collaborateurs de RPC et de les implémenter. Comme Data Scientist RPC AMI, vous développerez des solutions IA innovantes au service de nos métiers.

Vous serez amenés à vous immerger au sein des métiers RPC afin d’en maitriser parfaitement le fonctionnement, en capitalisant sur les réalisations existantes et sur les dernières méthodologies d’IA. Vous participerez alors à l’ensemble des phases des projets d’IA, de l’idéation à la conception ainsi qu’à l’implémentation opérationnelle des projets.

Vos missions principales seront :

1. Stratégie :Comprendre les enjeux stratégiques des métiers RPC et être force de proposition pour identifier les cas d’usage de l’Intelligence Artificielle à forte valeur ajoutée pour la direction des risques et du contrôle permanentParticiper au cadrage des projets en contribuant, notamment, à l’évaluation de la faisabilité technique des différents projets.Concevoir et implémenter les algorithmes appropriés pour répondre aux missions de RPCContribuer à la mise en production des modèles d’IA et au suivi de performance des modèles au cours du temps.Partager les réalisations et retours d’expérience à la gouvernance de RPCPartager les réalisations et retours d’expérience à la communauté des Data Scientist du Groupe Crédit Agricole et de CACIB en particulier.Veille académique et technologique sur les sujet IA RPC (stages, alternances, partenariats, …)
2. Contrôle :Les travaux réalisés sont partagés avec les différents acteurs de l’IA au sein de CACIB, notamment l’IA Factory et les IT métiers (CMI et CSI) afin d’assurer les contrôles et bonnes pratiques. Tous les projets suivront la gouvernance AI : Comité AIDA, comité NSU, Design Board
3. Risques :Les missions réalisées le sont dans le cadre de la gouvernance de CACIB sur les modèles. Notamment les NSU (Nouveaux systèmes et Usages) et le MRM (Management du Risque de Modèle)

Localisation du poste

Zone géographique

Europe, France, Ile-de-France, 92 - Hauts-De-Seine

Ville

Montrouge

Critères candidat

Niveau d'études minimum

Bac + 5 / M2 et plus

Formation / Spécialisation

Ecole d’ingénieur, université ou école de commerce avec spécialisation en mathématiques et/ou en Data Science.

Niveau d'expérience minimum

3 - 5 ans

Expérience

Une expérience en IA appliquée à des produits et services à destination des équipes de risk Managers serait un plus.

Compétences recherchées

Compétences techniques :

4. Excellentes connaissances du domaine de l'IA

5. Maitrise de la programmation (Python, R, Java, Julia)

6. Maitrise des outils de gestion de codes

7. Connaissances en IA Générative

8. Connaissances en IA Agentique serait un plus

9. Connaissances élémentaires sur l’intégration continue / le déploiement continu, de Dataiku

10. Connaissances de la plateforme AWS Bedrock

11. Connaissances approfondies des activités de risque management serait un plus

Compétences comportementales :

12. Bonne communication

13. Créatif et sensible à l'innovation

14. Rigoureux et bon esprit d'analyse

15. Esprit d'équipe

16. Curiosité et appétence à la recherche

Outils informatiques

17. Maitrise d’un ou plusieurs langage(s) parmi : Python, R, Java, Julia

18. Maitrise des outils de gestion de codes

19. Compréhension des bases de données

20. Connaissances élémentaires sur l’intégration continue / le déploiement continu

21. Connaissances de la plateforme AWS Bedrock

22. Des connaissances de Dataiku seraient un plus

23. Maitrise du Pack Office

Langues

Anglais courant