Data Scientist Risque de Crédit H/F

  • Essonne
  • A négocier

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.

Data Scientist Risque de Crédit H/F

Vous intégrerez l'équipe « synthèse et pilotage » dont la mission est de:
- suivre le risque de crédit des entités du groupe CA Consumer Finance (acceptation, recouvrement, contentieux);
- contribuer au volet risque crédit de la stratégie risque du groupe;
- contribuer à ou réaliser des scores permettant de maitriser le risque de crédit (acceptation, orientation recouvrement, orientation contentieux, surendettement, fraude) en utilisant tant les méthodes et données classiques (logistique) que les méthodes issues des travaux de Big Data (forêts aléatoires) et tout type de nouvelles données disponibles.

Vous aurez pour principales missions :
- L'application de méthodes statistiques alternatives à la logistique dans les domaines de la gestion du risque de crédit : acceptation, fraude, surendettement, recouvrement ;
- L'analyse du pouvoir prédictif de données non encore utilisées dans nos systèmes décisionnelles : données de parcours client Web, géo-localisation, text mining.

Formation : De formation de type Master Big Data, Master Statistique.


Outils informatiques : SAS, R

Compétences recherchées : - Aisance relationnelle / Bon relationnel ;
- Capacité à travailler en équipe ;
- Capacité d'analyse et de synthèse ;
- Dynamisme ;
- Ténacité.

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