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Data scientist - paiements/it h/f

Montrouge
Credit Agricole
Data Scientist
Publiée le 23 novembre
Description de l'offre

Vous recherchez un stage en data science et vous avez un intérêt pour la secteur financier ? Alors cette offre est faite pour vous ! Vous rejoindrez l'équipe en charge du développement et du maintien des solutions applicatives liées aux opérations de Cash Management et de traitement des paiements Internationaux Cross Broder et High Value. L'équipe travaille en mode projet et support, en lien avec les équipes métiers et opérationnelles, afin d'adapter continuellement l'outil aux besoins des utilisateurs et aux évolutions réglementaires sur les applications sensibles du périmètre. Concrètement vos missions seront les suivantes : Recenser, catégoriser et analyser les jeux de données liés aux paiements au sein du périmètre, puis proposer et prototyper des cas d'usage concrets (dashboards, détections d'anomalies, segmentation clients, modèles prédictifs, automatisation des jeux de tests). Recenser les sources de données (SWIFT MT/MX, ISO 20022, format propriétaires, etc…). Cartographier chaque jeu : format, fréquence, volumétrie, temps de traitements. Évaluer la qualité (valeurs manquantes, formats incohérents, duplication). Cas d'usage prioritaires à fort impact et volume. Identifier les cas à forte valeur. Implémenter des prototypes sur un échantillon anonymisé :dashboard de KPI, pattern de cas correspondants aux cas d'usages principaux, modèle de détection de variations (volumes, temps de traitement). Présentation des données sous forme d'analyse exploratoire et visualisations. Rédaction d'un rapport de synthèse. Mise en place de POC (Proof of Concept) et démo régulière au tuteur. Rejoindre Crédit Agricole CIB, c'est profiter d'une communauté importante de jeunes, évoluer sur un campus moderne offrant de nombreux services (boulangerie, salle de sport, etc.), bénéficier d'un suivi RH (matinée d'accueil, suivi régulier, etc.) et d'opportunités en alternance, VIE, CDD et CDI. Et si c'était vous ? Formation: Université, école d'ingénieurs Spécialisation: Data, Intelligence Artificielle

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