Data Scientist

Finfrog; Paris; Sur place; EUR 65 000 - 90 000; Plein temps

Résumé du poste

Finfrog est à la recherche d’un Data Scientist pour renforcer ses capacités analytics et piloter les modèles de scoring de crédit. Vous collaborerez avec les équipes métiers et data pour transformer les données en insights actionnables et soutenir la prise de décision.

Ce poste implique le développement de KPI robustes, l’exploration d’approches ML et LLM, et la contribution aux reportings financiers et réglementaires. Vous évoluerez dans un environnement fintech orienté données et agilité.

Qualifications

• Diplômé(e) d’une grande école d’ingénieur ou de commerce avec une forte appétence data.
• Minimum 3 ans d’expérience en data science, idéalement dans la fintech.
• Maîtrise Python et SQL, et frameworks ML (scikit-learn, PyTorch, etc.).
• Bon sens business et capacité à résoudre des problèmes complexes.
• Rigueur, organisation et capacité à proposer des solutions.

Responsabilités

• Piloter le scoring de crédit et améliorer les modèles via feature engineering et ML.
• Explorer des approches avec des LLM pour générer des insights à partir des données textuelles.
• Assurer les indicateurs de risques (PD, EAD, LGD) et développer de nouveaux KPI.
• Contribuer aux reportings financiers et réglementaires et à l’analytique client.
• Participer à l’implémentation d’solutions ML pour l’efficacité opérationnelle.

Connaissances

Python

SQL

ML frameworks

Communication

Business sense

Rigor

Organisation

Proactive

Formation

Diplôme d'Ingénieur / Grande École de Commerce

Outils

Metabase

Snowflake

Airbyte

Airflow

dbt

AWS

Description du poste

A propos de l’équipe data

Chez Finfrog, la Data est un pilier stratégique qui impulse notre croissance et notre agilité. Notre équipe est animée par trois missions clés, essentielles à notre succès :

• Risque de crédit : Nous sommes les architectes de la gestion du risque de crédit. Grâce à des méthodes de Machine Learning, nous développons et optimisons un modèle de scoring sophistiqué qui évalue avec précision le risque financier associé à chaque demande de crédit.

• Aide à la décision : Nous agissons comme des partenaires privilégiés pour toutes les équipes. Qu’il s’agisse d’orientations stratégiques, d’évolutions produit ou d’optimisation métier, notre objectif est de transformer les données brutes en insights exploitables, permettant à chacun de prendre des décisions factuelles, d’identifier de nouveaux leviers de croissance et d’atteindre nos objectifs ambitieux.

• Efficacité opérationnelle : La culture data est très présente chez Finfrog. Pour renforcer l’autonomie de nos équipes et accélérer leurs processus, nous orchestrons l’automatisation des flux de données et la mise en place d’un Data Warehouse robuste. Ces infrastructures garantissent la richesse, la fiabilité et la rapidité d’accès à l’information, accélérant ainsi le quotidien et l’efficacité de toutes nos opérations.

Notre stack

• Codebase : Python

• Data Visualisation : Metabase

• Data Warehouse : Snowflake

• Data Ingestion / Orchestration : Airbyte, Airflow, dbt

• Infrastructure Cloud : AWS

Le poste

Finfrog est une entreprise data-driven, toutes les décisions sont prises grâce à des outils d’aide à la décision. Afin de répondre à nos différents besoins nous cherchons à recruter un.e Data Scientist afin de renforcer nos capacités d’analytics. Tes missions principales seront les suivantes :

• Pilotage du risque de crédit :

  • Tu travailleras sur le pilotage et l’amélioration de nos modèles de scoring de risque au travers des travaux de feature engineering ainsi qu’en testant en implémentant les derniers modèles ML/IA de l’état de l’art.

  • Tu exploreras et implémenteras des approches basées sur des LLM pour extraire des insights à partir de nos données textuelles et améliorer la précision de notre modèle scoring.

  • Tu seras garant.e des indicateurs de risque (PD, EAD, LGD), assurant leur suivi rigoureux, leur fiabilité ainsi que le développement de nouveaux indicateurs afin d’affiner notre compréhension du risque.

• Contribution aux reportings financiers et réglementaires : Tu joueras un rôle central dans la production et la validation de différents reportings business et réglementaires clé pour l’activité : reportings prudentiels, loan tape à destination d’investisseurs, reporting mensuels à destination des équipes finance et opérations etc.

• Exploration et Valorisation des Customer Insights : Tu piloteras des projets ambitieux visant à exploiter nos données clients en insights stratégiques. Ton rôle consistera à produire des analyses et à concevoir des modèles comportementaux visant à améliorer l’expérience client et identifier de nouvelles opportunités de croissance.

• R&D nouveaux projets Machine learning: Tu feras de veille technologique et proposeras de nouvelles solutions Machine learning pour améliorer la performance opérationnelle (développement d’algorithme de détection d’anomalies, prédiction de la courbe de solde du client, etc.)

Qualifications

• Tu es diplômé.e d’une grande école d’ingénieur ou d’une grande école de commerce.

• Tu as au moins 3 ans d’expérience en data science, idéalement dans l’environnement Fintech.

• Tu maîtrises parfaitement Python, SQL et les frameworks de Machine Learning (scikit-learn, mflow, pytorch, etc).

• Tu as un très bon sens business / analytique et tu aimes résoudre des problèmes.

• Tu fais preuve de rigueur, tu sais produire et restituer un travail dans un environnement exigeant.

• Tu es un·e excellent·e communicant·e, bien organisé·e et force de proposition.