Data scientist crédit (international) H/F

Crédit Agricole Consumer Finance; Massy; Sur place; EUR 80 000 - 100 000; Plein temps

Résumé du poste

Une entreprise innovante recherche un Data Scientist pour rejoindre son équipe de modélisation. Dans ce rôle, vous serez responsable de la création de modèles de scoring pour optimiser le processus de crédit à l'international. Vous aurez l'opportunité de travailler sur des projets passionnants, en intégrant des technologies avancées telles que l'IA et l'Open Banking. Ce poste vous permettra de contribuer à la transformation technologique de l'entreprise tout en développant vos compétences dans un environnement dynamique et collaboratif. Si vous êtes passionné par la data science et souhaitez avoir un impact significatif, cette opportunité est faite pour vous.

Qualifications

• Expérience dans la modélisation et l'acceptation retail dans un environnement bancaire.
• Compétences en développement de scorecards et outils d'automatisation.

Responsabilités

• Développer des modèles de scoring pour la chaîne crédit à l'international.
• Accompagner les entités internationales dans le développement de scorecards.
• Contribuer à l'optimisation des systèmes d'octroi et réaliser une veille technologique.

Connaissances

Data Science

Machine Learning

Statistique

Mathématique

Formation

Diplôme en Data Science ou domaine connexe

Description du poste

Data scientist crédit (international) H/F

Au sein du Corporate Center (fonction de gouvernance de CA PFM), la Direction Crédit Groupe a pour objectif d’accompagner le développement de CA PFM en sécurisant sa politique créditsur 3 pilliers :

1. Encadrer la politique et piloter l’acceptation Retail,
2. Structurer et organiser le pilotage de la Valeur résiduelle,
3. Encadrer et piloter l’activité Corporate de toutes nos entités en France et à l’international.

Sur ces 3 activités (Retail, Corporate, Valeur Résiduelle), l’équipe de modélisation a pour objectif de cadrer le développement des scores sur toute la chaine d’activité crédit (octroi, prévention, fraude, recouvrement, contentieux, estimation des valeurs résiduelles) et d’accompagner nos entités sur les sujets de modélisation. De plus, l’équipe a un rôle de veille technologique, en proposant des solutions innovantes et en participant activement à la transformation technologique de CA PFM (IA, Open Banking).

Au sein de la Direction Crédit Groupe du Corporate Center de CA PFM, vous rejoindrez l'équipe Modélisation. Vous aurez pour missions principales de :

1. Mettre en place des modèles de scoring sur toute la chaîne crédit (octroi, prévention, recouvrement, contentieux, score jeune, score fraude) pour le compte des entités à l’international et rédiger une documentation détaillée des modèles développés.
2. Développer des modèles statistiques permettant de mesurer et d’anticiper le risque de Valeur Résiduelle et mise en place un dispositif d’actualisation des valeurs résiduelles mensuelles, assurer la qualité des résultats et l’amélioration de l’outil avec l’ingestion des nouvelles données et nouvelles méthodes.
3. Accompagner les entités internationales dans le développement de scorecards et mettre à disposition des outils d’automatisation.
4. Contribuer à l’optimisation des systèmes d’octroi (scorecards et règles métiers).
5. Réaliser une veille technologique (Open Banking, intelligence artificielle, intelligence augmentée) pour challenger les processus existants.
6. Revoir et actualiser la méthodologie définie pour le développement des scorecards. Réaliser des études pour faire évoluer la méthodologie.
7. Faire des restitutions synthétiques sur les modèles développés et/ou sur les études méthodologiques.
8. Animer la communauté internationale des Data Scientist Crédit CA PFM (échanges réguliers sur des sujets innovants, organiser des challenges/hackathons, etc.).
9. Cadrer et suivre des projets multi-entités (constitution des supports des comités projets, livrables de suivi de l’état d’avancement) en lien avec le développement des scorecards. Assurer l’avancement et le reporting des projets.

Déplacements occasionnels.

Une expérience souhaitée dans un environnement bancaire sur des problématiques de modélisation et/ou acceptation retail, valeur résiduelle.

Compétences requises : Data Science, Machine Learning, Statistique, Mathématique.