Data Scientist / Machine Learning Engineer Confirmé

Handibanque.fr; Croix; Hybride; EUR 50 000 - 70 000; Plein temps

Résumé du poste

Une banque innovante recherche un Data Scientist / ML Engineer pour développer des solutions d'IA génératives et optimiser l'expérience client. Le rôle nécessite une solide expérience en data science, une maîtrise des modèles supervisés et des compétences en MLOps. Le candidat doit être dynamique et capable de travailler en collaboration avec différentes équipes. Cette fonction est hybride, avec un impact direct sur la gestion du risque et l'innovation.

Qualifications

• 5 à 7 ans d'expérience en Data Science et MLOps.
• Expérience avec des modèles supervisés et génératifs.
• Maîtrise du langage Python et outils associés.

Responsabilités

• Concevoir et optimiser des scores d'octroi et de comportement.
• Déployer des solutions de ML et réaliser un monitoring continu.
• Collaborer avec les équipes produit et IT pour industrialiser les solutions.

Connaissances

Modèles supervisés

Algorithmes explicables

Modèles génératifs & LLM

Data Engineering & MLOps

Langage Python

Outils

Kubernetes

Docker

MLFlow

Snowflake

Description du poste

Overview

Oney est une banque différente et unique, née du commerce. Guidés par nos valeurs, Liberté, Respect, Enthousiasme, nos milliers de talents présents dans 12 pays travaillent jour après jour à donner la possibilité à chacun d'améliorer son quotidien et de mieux consommer.

En créant des solutions de paiement et de financement innovantes nous facilitons la vie de millions de consommateurs et de milliers de commerçants à travers l'Europe. Nous les accompagnons au quotidien pour les aider à faire les bons choix, pour eux comme pour les autres.

Partenaire de la transformation du commerce, à la fois créateur et leader du paiement fractionné en France, Oney est présent sur 5 marchés européens avec cette offre full digitale et omnicanale unique sur le marché.

Nous nous battons depuis plus de trente-cinq ans pour faciliter les achats quotidiens de nos clients en leur offrant plus que le pouvoir d'achat : le pouvoir de choix. Pour leur permettre de mieux gérer leur argent, en le gérant à leur façon et en accord avec leurs convictions.

C'est ce que raconte notre signature : « Your money, your way »

Poste

Être Data Scientist / ML Engineer chez Oney, pourquoi c'est mieux ?

Plus qu'un poste…une mission pour vous ! Et quelle mission !

Dans le cadre de sa feuille de route IA, Oney développe et accélère l'intégration du Machine & Deep Learning, du NLP et des solutions d'IA Génératives afin de capitaliser sur l'exploitation des données, l'optimisation des processus opérationnels et l'amélioration de l'expérience client.

Au sein du pôle Data Science du département Data Innovation & AI, nous développons la nouvelle génération d'outils et de solutions IA permettant à Oney d'offrir les meilleurs produits et services à ses clients.

Voici vos principales missions :

Les 3 piliers d'intervention du pôle sont les suivants :

• Pour les équipes Risque / Validation, concevoir et optimiser les scores d'octroi et de comportement, en explorant des approches innovantes
• Pour garantir la stabilité du coût du Risque, entrainer et déployer ces solutions, et assurer le monitoring de la dérive des modèles
• Travailler en collaboration étroite avec les experts Métiers et les équipes Risque
• Optimiser l'expérience client en intégrant nos modèles d'IA en temps réel sous forme d'API dans nos parcours Digitaux (scoring temps réel, personnalisation des offres de paiement …)
• Pour une intégration fluide des modèles, participer à l'architecture technique en suivants les meilleures pratiques de développement (Cloud, MLOps)
• Collaborer avec les équipes produit et IT pour industrialiser les solutions
• Pour transformer nos processus internes (Marketing, Audit, Risque, …) ainsi que la relation et le support Client, prototyper et déployer en Production des solutions d'IA Générative sous forme d'agents (LLM, RAG, …)
• Pour automatiser l'octroi d'offre de crédit (Risque), des tâches complexes d'analyse documentaire, et faciliter l'interaction avec nos clients, mettre en place des architectures agentics
• Évaluer, optimiser et monitorer les performances des agents (cohérence, diversité, LLM as a Judge, …)

Le rôle est hybride, de la maîtrise du risque de crédit et du de Machine Learning traditionnel à l'innovation de pointe en IA Générative.

Profil recherché

Ce qui nous plaira le plus chez vous, c'est vous-même ! Alors bien évidemment on vous préférera rigoureux, autonome, communicatif, agile et dynamique car c'est ce qui vous permettra de mener au mieux votre mission. Dans votre bagage, on aimerait trouver :

• Solide expérience en modèles supervisés : Logistic Regression, Tree-based models, Gradient Boosting (XGBoost / LightGBM)
• Connaissances et application des approches explicables (SHAP/LIME, explainaible AI)
• Pratique des modèles génératifs & LLM (OpenAI, HuggingFace, fine-tuning)
• Écosystème Data Engineering & MLOps
• Excellente maîtrise du langage Python et de l'écosystème ML : Pandas, Scikit-learn, MLflow, Pydantic, LangChain, LangGraph, FastAPI
• Déploiement de modèles sous forme d'API et pipelines automatisés (MLFlow, GitHub Actions, Kubernetes, Docker)
• Monitoring: data quality, performance, métriques d'évaluation, Back Testing, data / concept drift, RAGAS, LLM as a Judge
• Une connaissance technique de Snowflake et des enjeux bancaires réglementaire serait un plus (scoring, réglementation).

• Vous avez 5 à 7 ans d'expérience
• Vous avez un parcours mixte : Data Science + mise en production / MLOps
• Vous êtes à l'aise pour discuter autant en termes de modélisation ML que d'architecture du SI
• Vous savez travailler avec de multiples métiers : Risque, Paiement, Digital, Fraud, Conformité…
• Vous aimez le delivery, l'expérimentation, et les environnements où l'IA a un impact direct sur l'expérience client
• Vous avez une appétence pour les solutions d'IA Générative et les approches Agentic

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