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Une grande banque française recherche un Data Scientist pour valoriser les données et optimiser les processus métiers. Vous serez chargé de développer des modèles algorithmiques et de fournir des analyses critiques afin de soutenir la prise de décisions stratégiques. Compétences requises : maîtrise de Python et SQL, connaissance de Power BI, formation en statistiques ou data science.
Implantée dans 7 départements d\'Ile de France et dans l\'Oise, la Banque Populaire Rives de Paris est présente à travers un réseau de 222 points de vente, et a la confiance de près de 732 000 clients dont 216 500 sociétaires.
Rejoindre la Banque Populaire Rives de Paris c\'est adhérer à une banque coopérative, proche et engagée dans la satisfaction de ses clients. C\'est aussi intégrer une banque attentive à l\'épanouissement professionnel de ses collaborateurs grâce à une politique RH qui met l\'accent sur la formation et la mobilité interne.
Bénéficiez des opportunités que peut vous offrir la Banque Populaire Rives de Paris, l\'une des premières banques du Groupe BPCE (2e groupe bancaire français) en rejoignant nos 3000 collaborateurs ! Nous rayonnons sur les départements suivants : l\'Oise, le Val d\'Oise, la Seine Saint Denis, Paris, l\'Essonne, les Hauts-de-Seine, le Val-de-Marne.
Rejoignez un top employeur ! (certification qui atteste des meilleures pratiques RH des entreprises.) Une opportunité unique vous attend !
Le Data Scientist a pour mission de valoriser les données de l\'entreprise afin de :
Il conçoit, développe et met en œuvre des modèles statistiques et algorithmiques permettant de répondre à des problématiques métiers complexes.
Acteur engagé dans la transformation data-driven de l\'entreprise, il travaille en proximité avec l\'ensemble des métiers (pilotage commercial, crédit, engagements, risques, etc...) et doit savoir manipuler, préparer et restituer des données permettant de répondre aux enjeux attendus.
Formation supérieure en statistiques, mathématiques, informatique ou data science
Maîtrise des langages de programmation (Python, SQL) et des bibliothèques data science (Pandas, scikit-learn, etc...)
Connaissance de l\'outil de data visualisation Power BI
Notions de déploiement de modèles (API, Docker..) appréciées
Connaissances des outils cloud (GCP, AWS, Azure) est un plus