Data Scientist Junior – IA & Data Use Cases (Hybrid)

Natixis; Paris; Híbrido; EUR 40.000 - 54.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Natixis recherche un Data Scientist junior pour explorer des cas d'usage Data & IA au sein du département Metrics Calculation & Reporting (MC&R). Vous analyserez les besoins des équipes, évaluerez les données et développerez des prototypes en data science, tout en présentant vos travaux et en respectant les règles internes.

Environnement international et hybride, basé à Paris avec possibilité de télétravailler. Compétence en Python, statistiques et ML requise, anglais B2.

Formación

• Formation supérieure en data science, statistiques, informatique, maths appliquées ou domaine équivalent.
• Première expérience dans des fonctions similaires.
• Maîtrise de Python et des bibliothèques d'analyse de données et de modélisation.
• Connaissances en SQL ou outils de visualisation (préférence).
• Anglais B2 exigé.

Responsabilidades

• Analyser les besoins des équipes et prioriser les cas d'usage.
• Évaluer la disponibilité et la qualité des données.
• Explorer, préparer et analyser les données utiles.
• Réaliser des analyses statistiques et développer des prototypes en data science ou IA, puis évaluer les résultats.
• Présenter et documenter vos travaux, leurs limites et les pistes d'approfondissement, dans le respect des règles internes.

Conocimientos

Python

Data analysis

Statistics

Machine learning

SQL

Data visualization

NLP

Generative AI

Educación

Data science / stats / CS

Descripción del empleo

Natixis recherche un Data Scientist junior pour explorer des cas d'usage Data & IA au sein du département Metrics Calculation & Reporting (MC&R). Vous analyserez les besoins des équipes, évaluerez les données et développerez des prototypes en data science, tout en présentant vos travaux et en respectant les règles internes.

Environnement international et hybride, basé à Paris avec possibilité de télétravailler. Compétence en Python, statistiques et ML requise, anglais B2.