Data Scientist H/F

Description de l'offre

Filiale à 100 % du groupe BNP Paribas, BNP Paribas Personal Finance est n°1 du financement aux particuliers en France et en Europe au travers de ses activités de crédit à la consommation et de crédit immobilier. Avec des marques comme Cetelem, Cofinoga ou encore Findomestic, l'entreprise propose une large gamme de crédits aux particuliers disponibles en magasin, en concession automobile ou directement auprès des clients via ses centres de relation client et sur Internet. Elle a complété son offre avec des produits d'assurance et d'épargne pour ses clients en Allemagne, Bulgarie, France et Italie. BNP Paribas Personal Finance compte plus de 20 000 collaborateurs et opère dans une trentaine de pays.

Contexte et enjeux du poste :

Au sein de la Direction des Risques, le Centre de scoring, qui compte une trentaine d'analystes est responsable de la construction et de la maintenance des outils de scoring Risque utilisés dans les process de décision des différentes entités du Groupe. Il est également en charge des modèles répondant aux exigences réglementaires (Bâle) en matière d'évaluation du Risque de crédit.

Pour accompagner l'évolution de ses pratiques analytiques, le Centre de scoring recherche un Data scientist H/F en CDI.

Missions :

1. Démontrer la valeur apportée par l'utilisation de nouvelles données et/ou de nouvelles techniques pour la construction de scores Risque à travers la réalisation de « proofs of concept » :

- Identifier, avec les experts métier, des cas d'usage pertinents ;

- Qualifier des cas d'usage en validant les objectifs et en identifiant les données nécessaires à la réalisation de l'étude (structurées / non structurées, internes / externes …) ;

- Mettre en œuvre des techniques adaptées à la résolution du problème posé, dans l'environnement technique dédié ;

- Faire une évaluation des bénéfices ;

- Effectuer une communication des résultats à différents publics (experts ou non experts) ;

2 Assurer une veille active sur les méthodes et les outils :

- Effectuer une étude exploratoire de nouvelles méthodes ;

- Effectuer une etude de nouvelles sources de données, de nouveaux outils d'analyse ;

3. En tant qu'expert, mettre en place les conditions permettant aux équipes d'adopter les bonnes en matière de modélisation statistique :

- Etre en rôle de support sur des sujets ponctuels remontés par les équipes dans le cadre des projets ;

- Administrer les outils de modélisation utilisés au sein de l'équipe ;

- Accompagner la pratique « Data science » au sein du Département Risque.

Profil recherché

Qualifications :

Formation initiale :

Vous êtes issu(e) d'une formation Bac +5 de type école d'ingénieur ou équivalent universitaire avec une spécialisation en Mathématiques appliquées / Statistique / Data science.

Expérience professionnelle :

Vous êtes passionné(e) par la Data science et vous avez une première expérience dans la mise en œuvre de techniques de machine learning, de préférence dans le domaine du Risque en environnement bancaire. A ce titre, vous disposez d'un savoir-faire pratique mais également de solides connaissances théoriques.

Compétences techniques :

Vous maîtrisez les outils de modélisation statistique standards (SAS) et avez également une connaissance avancée du langage Python. La connaissance de R et des outils Big Data serait un plus.
Enfin, vous parlez anglais.

Compétences comportementales :

- Capacité d'analyse
- Rigueur et précision
- Capacité d'organisation
- Capacité à collaborer
- Capacité à transmettre son savoir


Informations complémentaires :

Localisation : Mérignac.
Déplacements à prévoir : déplacements réguliers à Levallois Perret et de façon ponctuelle dans les entités du Groupe.