Data Scientist

Mission

Rattaché(e) au/à la Responsable Customer Relationship Management & Data, le/la Data Scientist est chargé(e) de valoriser et d’exploiter pleinement le gisement de données de la Ligne de métier Retail et d’en démocratiser / généraliser l’usage dans des approches « ROIstes » à forte valeur ajoutée, en utilisant des mécanismes algorithmiques statistiques innovants (Machine Learning) et des technologies adaptées.

Activités Principales

Elaboration et déploiement de modèles et Use cases Data science

* Participer à toutes les étapes de production des Use cases de Data science / IA : découverte, collecte, préparation et nettoyage des données, visualisation des données – création et déploiement des modèles
* Participer à l'élaboration des modèles d'apprentissage automatique, afin d'améliorer l'expérience client (regroupement, régression)
* Participer à la détection des nouvelles tendances en termes d’usages et de nouvelles technologies
* Participer à la déclinaison de la gouvernance AI groupe au sein de la banque

Idéation et valorisation du gisement de données de la banque

* Collecter des idées soumises par l’interne en échangeant avec les métiers (marketing, risques, opérations...) ou l’externe (e.g. via des plateformes d’Open Data)
* Contribuer à catalyser le traitement d’idées recensées
* Explorer les idées en termes d’appétences client / métiers et de faisabilité technique
* Participer à la mise en œuvre des idées au travers de Proofs of Concept auprès de clients internes ou de panels utilisateurs
* Être un acteur innovant à la fois en interne au sein de la BMCI et externe au sein du Groupe
* Être à l’écoute des métiers et ne pas hésiter à proposer des améliorations pour faire évoluer les pratiques
* Se former régulièrement sur les sujets / outils liés au monde de la Data science qui s’enrichit constamment des communautés Data

Compétences métiers

* Connaissance en matière de la Data
* Forte connaissance en algorithmes du Machine Learning
* Forte capacité à tirer parti du machine Learning et de l’AI
* Forte capacité à préparer les données pour des analyses efficaces
* Forte capacité à écrire du code efficace et pérenne (Python)
* Qualité et sécurité des données
* Visualisation des données

Compétences comportementales

* Esprit critique
* Capacité à communiquer - à l’oral et par écrit
* Proactivité
* Curiosité intellectuelle

Compétences transversales

* Capacité d’analyse
* Capacité à définir des indicateurs de performance pertinents
* Capacité à élaborer et à adapter un processus
* Capacité à travailler avec les méthodes Agiles
* Capacité à adopter et promouvoir l’état d’ esprit Agile

Langues

* Français
* Anglais

Méthodologies / outils / technologies

* Python et librairies de Data Science (Pandas, Numpy, Sklearn, Tensorflow, Seaborn...)
* Visualisation de données (Tableau…)

Indicateurs de performance (non exhaustifs)

* Nombre de uses case Data identifiés, produits
* Elaboration des modèles Data