Description du poste
Global Compliance (CPL) exerce ses missions dans le cadre de la ligne métier « Conformité » du groupe Crédit Agricole S.A. Sa principale mission est dassurer la conformité des opérations de la Banque avec les dispositions législatives et réglementaires, ainsi que lensemble des règles internes et externes applicables aux activités de Crédit Agricole CIB. A cette fin, CPL travaille en partenariat avec les Métiers pour définir et mettre en place les dispositifs nécessaires, pour assurer une gestion satisfaisante du risque de non-conformité et pour sécuriser le développement de la Banque.
Rattaché au pôle du Chief Of Staff de la Directrice de la Conformité & Chief Data Officer du District Compliance, vous prenez en charge et assurez le suivi des cas d'usages d'intelligence artificielle, de l'expérimentation à la production avec les différentes parties prenantes (métiers, GIT..).
En tant que Data Scientist au sein de CPL, vous êtes le pivot stratégique entre les besoins métiers et les solutions IA. Vous mettez en oeuvre des cas d'usage IA à forte valeur ajoutée pour CPL.
Vos responsabilités clé sont de:
1. Comprendre les enjeux stratégiques de la Conformité et d'être force de proposition pour identifier les cas dusage IA à forte valeur ajoutée en transverse et pour un pôle dexpertise en particulier;
2. Contribuer à la mise en place dun Lab / Commando autour de sujets dIA et de Data Analytics pour CPL, basé sur des plateformes sur le Cloud et/ou en interne;
3. Contribuer au cadrage de projets IA et de mettre en œuvre des modèles (et/ou assurer le suivi) avec une approche data science (exploration et préparation des données, modélisation, etc.), de lexpérimentation à la production avec les différentes parties prenantes (métiers, GIT, etc);
4. Formaliser et de présenter ces résultats à des audiences expertes comme non expertes;
5. Contribuer à lacculturation de CPL sur l'IA, au conseil et à lapport dexpertise aux équipes;
6. Contribuer aux interactions avec lécosystème interne et externe en contribuant à lactivité de veille, R&D et à son partage en interne, et en participant aux communautés internes (Data science, Dataiku) et du Groupe (Club Big Data);
7. Développer votre propre expertise et la mettre au service de léquipe et de la Banque.
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