DATA SCIENTIST - PROJET DE METEO TECHNIQUE ET D'ANALYSE DES INCIDENTS - H/F - Banque de France - Chelles

Description de l'offre

Le stage sera concentré –mais sans s’y limiter– sur les sujets suivants :

<ul><li style="text-align:justify;">L’élaboration d’une « Météo technique » destinée à identifier les zones « chaudes » du Système d’Information, i.e. celles qui sont en écart par rapport à la normale et qui sont les causes les plus probables d’incidents (et qui doivent être analysées/traitées en priorité par les équipes techniques) ;</li>
<li style="text-align:justify;">L’analyse de la base des incidents pour améliorer la gestion des problèmes : il s’agit de reconnaître automatiquement les incidents récurrents pour en déduire les problèmes associés et identifier les root causes ;</li>
<li style="text-align:justify;">Reconnaître par Intelligence Artificielle les solutions d’auto-remédiation (via scripting ou robot logiciel) utilisables lors de la détection d’alertes ou d’incidents techniques ;</li>
<li style="text-align:justify;">Poursuivre les travaux entrepris dans le cadre du projet d’évaluation des risques liés aux Changements (Scoring du risque lié à un changement) : il s’agit d’enrichir le modèle établi afin d’affiner la pertinence des résultats obtenus dans le cadre de la prédiction du risque d’incident engendré par la réalisation d’une opération. L’idée étant de permettre aux équipes opérationnelles d’agir sur les différentes variables facteurs de risques afin de sécuriser ces opérations.</li>
</ul>Une grande quantité de données structurées et non structurées est en production et l’infrastructure distribuée (Splunk, Hadoop) pour les analyser est déjà en place.

Pour réaliser ces actions, vous serez amenés à :

<ul><li style="text-align:justify;">Créer des modèles de Machine Learning de classification supervisés (Random Forest, Support Vector Machine, Logistic Regression…) et améliorer les scores des modèles ;</li>
<li style="text-align:justify;">Mener des projets de Machine Learning du prétraitement des données à la mise en production des modèles à l’aide des algorithmes de Machine Learning de Splunk (ML Toolkit) et de la librairie de Python (scikit-learn) ;</li>
<li style="text-align:justify;">Optimiser les modèles déjà existants ;</li>
<li style="text-align:justify;">Développer des modèles prédictifs pour répondre aux besoins ;</li>
<li style="text-align:justify;">Présenter et communiquer les résultats.</li>
</ul>Les avantages de ce stage sont les suivants :

<ul><li style="text-align:justify;">Des responsabilités et une forte visibilité au sein de la Direction de l’Informatique et des Télécommunications qui multiplie ses projets autour de l’Intelligence Artificielle.</li>
</ul><ul><li style="text-align:justify;">Une grande autonomie et la possibilité de travailler avec différentes équipes de la DIT et par conséquent acquérir de fortes connaissances dans les domaines de l’IT (bases de données, middleware, réseaux…).</li>
</ul><ul><li style="text-align:justify;">L’environnement BIG DATA étant déjà opérationnel, les modèles passent très vite de POC (Proof Of Concept) à la production pour être utilisés par les métiers.</li>
</ul><ul><li style="text-align:justify;">Travailler en mode agile sur des projets de classification supervisés du pré-processing des données jusqu’à la mise en production du modèle.</li>
</ul><ul><li style="text-align:justify;">Travailler avec un logiciel de collecte et analyse de données machines (SPLUNK) et leur solution de Machine Learning « ML Toolkit » en constante évolution, avec la possibilité de contribuer à faire évoluer cette solution pour les besoins de la Banque de France (le ML Toolkit reposant sur les librairies de Python scikit learn).</li>
</ul>Environnement technique : PYTHON (pandas, scikit-learn, numpy, matplotlib, seaborn), SPLUNK (ML Toolkit serait un plus), Hadoop (HDFS, Hive…), SPARK

Profil recherché

Formation recherchée : École d’ingénieur / Master 2 en informatique.

Savoir-faire : DATA SCIENCE, MACHINE LEARNING, INTELLIGENCE ARTIFICIELLE

Savoir-être : Autonomie, polyvalence technique et organisationnelle, communication

Savoir-devenir : Aimer apprendre et partager ses connaissances, envie de nouveaux défis et contextes, envie de progresser et faire progresser les autres.

 

La Banque de France est une institution socialement responsable, attachée à la diversité de ses personnels. Des aménagements de poste peuvent être organisés pour tenir compte des handicaps des personnes recrutées.

À propos de Banque de France

Vous rejoindrez l’Organisation et Information (OI) de la Banque de France qui offre aux domaines opérationnels des services de conseil, de conduite de projets et d'exploitation informatique. Avec plus de 1200 personnes, 600 applications et 10 projets européens en cours, l’OI mobilise ses ressources au service de la Banque de France et de l’Eurosystème. L’OI est organisée en trois directions : de la Digitalisation (DIGIT), des Projets (DIPRO), et de l’Informatique et des Télécommunications (DIT).