Chargé d'études statistiques H/F

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Description

Crédit Agricole Consumer Finance, filiale à 100% du Groupe Crédit Agricole, est un acteur de référence sur le marché européen du crédit à la consommation. Avec plus de 71 milliards d'euros d'encours gérés à fin 2015, Crédit Agricole Consumer Finance est présent dans 21 pays.

A l'écoute de ses clients, CA Consumer Finance propose une gamme complète de solutions de financement et d'assurance innovantes, flexibles et responsables répondant à leurs nouveaux usages, notamment digitaux, et leurs besoins, à chaque moment de leur vie. (en France, principalement via sa marque commerciale Sofinco).

Crédit Agricole Consumer Finance place au cœur de sa stratégie la qualité de service, la satisfaction de ses clients et partenaires, l'innovation et l'efficacité opérationnelle, gages de sa compétitivité.

Présent aux côtés de grandes enseignes de la distribution, de la distribution spécialisée et d'institutionnels, Crédit Agricole Consumer Finance est un partenaire incontournable du commerce.

Chargé d'études statistiques H/F

Vous intégrerez l'équipe Octroi de crédit et Fraude de la direction Crédit France dont la mission est :
- Assurer la maîtrise du risque au regard des objectifs fixés par la Direction Générale, en définissant et en mettant en œuvre les politiques d'acceptation et de gestion de la fraude;
- Être garant de la maîtrise du risque d'impayé et/ou de fraude à l'octroi sur l'ensemble des Marchés (Partenaires Vente A Distance, Institutionnels, Grande Distribution, Bancaire, Circuit court et Circuit long) tout en œuvrant au respect des objectifs commerciaux de l'entreprise ;
- Développer les méthodes et les outils permettant de maitriser le risque à l'acceptation de crédit (score, procédures).

Le projet de stage consistera à étudier, à concevoir, à présenter, à documenter, voire à enrichir des solutions relevant de la Data Science (« Big Data & Analytics ») en relation forte avec la direction informatique.

Vous aurez pour principales missions de :

- Collecter, exploiter et sélectionner les données prospects/clients pertinentes pour l'analyse du risque d'impayé et/ou de fraude ;
- Développer des segmentations et modèles prédictifs de l'impayé et/ou de la fraude ;
- Optimiser les modèles statistiques existants.

Formation : Formation Bac + 5 avec une spécialisation en Maths appliquées / Stats.
Vous avez déjà été confronté à des environnements de type Hadoop ou Spark.

Outils informatiques : - R ;
- SAS ;
- SPARK ;
- Hive ;
- Pig ;
- Pack Office.

Compétences recherchées : - Vous avez une première approche des technologies Big Data (Hadoop, etc.) ;
- Vous connaissez R et avez des notions sur d'autres langages Python, Java … ;
- Vous connaissez les logiciels statistiques, data mining et data science ;
- Vous êtes de nature curieuse, vous avez de bonnes facultés d'écoute et d'autonomie, vous êtes un(e) bon(ne) communiquant(e).

Disposez d'une première expérience dans la Data Science, la collecte et l'exploitation de forte volumétrie de données provenant de multiples sources serait un plus.