Data Scientist

Randstad (Schweiz) AG; Paris; Sur place; EUR 45 000 - 60 000; Plein temps

Résumé du poste

Une entreprise innovante recherche un data scientist expérimenté pour développer un credit score et améliorer l'efficacité opérationnelle. Vous contribuerez à un projet stratégique avec un impact significatif sur l'entreprise. Les compétences en Python et un diplôme en sciences des données sont requises. Ce poste est basé à Paris, Nouvelle-Aquitaine, et offre un environnement valorisant.

Qualifications

• Minimum 3 ans d'expérience en data.
• Excellentes connaissances en Python.
• Formation en ingénierie ou doctorat dans un domaine pertinent.

Responsabilités

• Améliorer l'algorithme de catégorisation des transactions financières.
• Collaborer avec les équipes pour comprendre les besoins métiers.
• Mener le projet de credit score Karmen et en assurer la mise en production.

Connaissances

Python

BigQuery

SQL

Statistiques

Formation

Diplôme en sciences des données ou statistique

Outils

Vertex

DBT

Description du poste

Chez Karmen, nous voyons la technologie comme une des clefs de notre succès. Notre plateforme technologique est essentielle à notre fonctionnement et nous permet :

• d’optimiser notre efficacité opérationnelle et de simplifier la vie des équipes ventes et crédit,
• de répondre toujours plus rapidement aux demandes de crédit de nos clients,
• et d’offrir une expérience client simplifiée, favorisant ainsi l’acquisition de nouveaux clients.

La création d’un credit score permettant l’évaluation automatisée des demandes de crédit est un élément crucial dans la stratégie de l’équipe Tech et plus globalement de Karmen.

Nous recherchons un data scientist expérimenté capable de s’emparer de ce sujet et de le faire avancer avec pragmatisme et efficacité. C’est une occasion unique de travailler sur un projet passionnant, inédit et avec un impact stratégique à long-terme très important.

En rejoignant Karmen, vous aurez l’opportunité de :

• Contribuer à l’élaboration d’un credit score pour Karmen, des études statistiques à l’entraînement de modèle puis à la mise en production de ceux-ci.
• Voir l’impact direct de votre travail sur notre activité et sur la réussite de l’entreprise dans son ensemble.
• Participer à une culture d’entreprise où chaque contribution est valorisée.

De plus, nous attachons beaucoup d’importance à produire un code de qualité car la moindre erreur peut avoir des répercussions importantes sur notre business.

Ce poste est idéal pour développer non seulement vos compétences techniques mais aussi votre capacité à mener ce genre de projets à bien de A à Z.

Vos principales missions

• Participer à l’amélioration de notre algorithme de catégorisation de transactions financières.
• Collaborer avec les équipes crédit pour comprendre leurs besoins et intégrer si besoin la connaissance métier dans notre algorithmes de catégorisation et le futur credit score.
• Mener à bien le projet de credit score Karmen permettant d’améliorer notre efficacité opérationnelle. Conduire des études statistiques, sélectionner des variables discriminantes, entraîner des modèles.
• Mettre en production les algorithmes de classification et de credit score.
• S’assurer que le nouveau code respecte nos critères de qualité, participer aux revues de code et partager les bonnes pratiques avec tes pairs.

Compétences techniques

• D’excellentes connaissances de Python pour la data ; au moins 3 ans d’expérience sur des problématiques data avec le langage.
• Des connaissances plus ou moins approfondies des technologies suivantes : BigQuery, Vertex, DBT, SQL.
• D’excellentes capacités à appréhender rapidement de nouvelles connaissances et à être force de proposition.
• Une volonté d’écrire du code de qualité et une bonne compréhension des enjeux stratégiques associés au poste.
• Une formation de type ingénieur, voir un doctorat, en sciences des données ou dans une discipline reliée aux statistiques.
• Un fort intérêt pour l’aventure Karmen et une motivation durable.

Savoirs-faire

• Une excellente capacité de synthèse et de communication : pouvoir s’adapter à chaque interlocuteur est clé.
• Faire preuve de beaucoup de pragmatisme : distinguer ce qui est primordial de ce qui est accessoire. Faire preuve d’intuition pour prendre les bons raccourcis.
• Eventuellement, des connaissances sur la réalisation de credit score ou de scores similaires (domaines de l’assurance, de la finance).