Lead Data Scientist

Vous êtes orienté client? Vous souhaitez trouver et développer de nouveaux usages data dans un contexte innovant et challengeant? Venez nous rejoindre!

Crédit Agricole Payment Services (CA-PS), producteur paiement du groupe Crédit Agricole, est en charge de la production des offres paiement du groupe Crédit Agricole. Ces offres concernent l’ensemble des moyens de paiement: carte bancaire, virement, fiduciaire, prélèvements… aussi bien pour les particuliers que pour les commerçants.

Au sein de la Direction Développement, l’équipe Data Factory est en charge de valoriser le patrimoine de données de CA-PS et de développer de nouvelles offres utilisant la donnée de paiement.

En tant que «Lead data science», votre mission sera d’identifier, de coordonner et de développer, en lien avec le service marketing et les banques et entités du Groupe Crédit Agricole, de nouveaux usages de la donnée de paiement. Ces usages pourront notamment utiliser des modèles de machine learning ou d’IA générative.

Vous interviendrez sur l’ensemble du cycle de vie de ces nouveaux usages: de l’idéation au développement puis à l’industrialisation, en lien avec les data engineer. Vous aurez également un rôle de coordination tout au long du développement de ces nouveaux usages.

Travailler à la Data Factory chez CA-PS, c’est avant tout être au service du business pour identifier de nouveaux usages dans un contexte passionnant en permanente innovation.

MISSIONS :

1. Développement de nouveaux usages utilisant la donnée de paiement
En tant que membre de notre équipe, vous serez responsable de surveiller les nouveaux usages et services liés aux données de paiement. Vous participerez activement à la définition de notre stratégie d’exploitation des données. Vous interviendrez également sur la recherche de données disponibles en Open-Data permettant d’enrichir le patrimoine de données chez CA-PS.

2. Réalisation d’études, construction de modèles de machine learning
Vous effectuerez des études statistiques pour notre service marketing, et serez impliqué dans la création de modèles de machine learning, notamment des modèles de scoring. Vous contribuerez à l’industrialisation de la chaîne de mise à jour des modèles et au contrôle de leur efficacité. Vous gérerez l’intégralité du cycle des études, de la définition des objectifs à la création du rapport d’étude et à sa présentation.

3. Être en lien avec les data engineers pour industrialiser les usages développés
Votre rôle consistera également à établir une interface entre les data engineers et les traitements de data science. Vous faciliterez ainsi l’industrialisation des solutions que nous développons chez CA-PS.

Vous aurez également un rôle de coordination d’équipes sur les différents sujets que vous traiterez.