APPRENTISSAGE - Data Scientist - Econométrie spatiale F / H

Groupe Caisse des Dépôts; Paris; Sur place; EUR 40 000 - 80 000; Plein temps

Résumé du poste

Une entreprise publique dynamique recherche un Data Scientist passionné par la modélisation statistique avancée. Dans ce rôle, vous contribuerez à des projets d'envergure, en développant des outils quantitatifs innovants pour soutenir l'activité de prêt. Vous aurez l'opportunité de travailler sur des modèles économétriques et de machine learning pour estimer les prix immobiliers, tout en participant à l'amélioration de la qualité des données. Si vous êtes motivé par l'intérêt général et souhaitez avoir un impact significatif dans le secteur public, cette position est faite pour vous.

Qualifications

• Expérience en machine learning et économétrie requise.
• Compétences en développement d'outils quantitatifs avancés.

Responsabilités

• Développer des modèles économétriques et de machine learning pour l'évaluation immobilière.
• Participer à l'analyse bibliographique et à la préparation des données.

Connaissances

Machine Learning

Deep Learning

Économétrie avancée

Analyse de données

Développement algorithmique (Python)

Formation

Master en Statistiques

Doctorat en Data Science

Outils

Python

Description du poste

Au sein d’une équipe de Data Scientists dynamiques et expertes, vous aurez l’opportunité de mettre en pratique vos connaissances dans l’art de la modélisation statistiques avancées, au service de l’intérêt général.

Description de l'entité :

Etablissement financier public, nous remplissons des missions d’intérêt général en appui des politiques publiques. Depuis plus de 200 ans, nous jouons un rôle majeur dans la transformation de notre pays. La réduction des inégalités territoriales et sociales, la lutte contre le changement climatique… sont autant de défis auxquels notre pays fait face et pour lesquels nous nous mobilisons aujourd’hui, plus que jamais.

Au sein de la direction des prêts, le service Pilotage et Statistique a pour mission de valoriser les données nécessaires au pilotage de l’activité de prêt en construisant des outils statistiques innovants pour la décision, destinés à permettre une vision 360 sur l’activité globale de prêt.

En charge de réaliser et de mettre en œuvre :

• Le développement d’approches et d’outils quantitatifs de pointe (machine learning – deep learning - économétrie avancée) afin d’éclairer ou faciliter l’activité opérationnelle de prêt ;
• Appuie au pilotage stratégique de l’activité préteur ;
• Participation à l’amélioration de la qualité des données et à l’alimentation de différents rapports et tableaux de bord ;
• Prévision des activités de prêt (de la signature du prêt au versement du prêt), alimentant notamment la fixation des objectifs des directions régionales.

La Banque des Territoires accorde chaque année près de 12 milliards d’euros de prêts aux bailleurs sociaux pour la construction d’environ 90 000 logements sociaux et la rénovation de 90 000 autres. Chaque prêt octroyé doit bénéficier d’une garantie. Si celle-ci est généralement apportée par une collectivité, elle peut prendre la forme d’une hypothèque sur le bien dont le prix de marché doit être évalué dans le temps.

Dans ce cadre, vous aurez pour objectif d’appuyer la banque des Territoires dans l’estimation d’un modèle interne de valorisation d’actifs immobiliers résidentiels : l’évaluation, sous la forme d’un modèle économétrique d’une part et d’un modèle de machine learning d’autre part ; estimera le prix de ventes d’un bien immobilier donné en fonction de ses caractéristiques dans leur diversité et celles du marché local.

Vous participerez activement à :

• Analyse bibliographique des différentes approches quantitatives pour modéliser et estimer les prix de marché dans l’immobilier ;
• Expertiser l’ensemble des données disponibles ou à acquérir à cette fin ;
• Discussion autour de l’approche méthodologique à retenir, en économétrie comme en ML ;
• Préparation et mise en qualité des données utilisées ;
• Développements algorithmiques (Python) des modèles, mise en œuvre, tests et analyses de performance ;
• Participation à des volets rédactionnels de la documentation associée à ces modèles, aux standards du secteur financier.