Data Scientist - Paiements/IT H/F

Crédit Agricole Group; Montrouge; Sur place; EUR 80 000 - 100 000; Plein temps

Résumé du poste

Une entreprise du secteur financier recherche un stagiaire en data science pour rejoindre une équipe dynamique. Les missions incluent l'analyse de données, la création de prototypes et la présentation des résultats. Vous aurez l'opportunité de collaborer avec différentes équipes et d'évoluer dans un environnement moderne offrant de nombreux avantages.

Prestations

Accès à un campus moderne

Suivi RH personnalisé

Opportunités de carrière

Qualifications

• Intérêt pour le secteur financier.
• Compétences en analyse de données.
• Capacité à travailler en mode projet.

Responsabilités

• Analyser les jeux de données liés aux paiements.
• Proposer des cas d'usage concrets pour les données.
• Mettre en place des prototypes et réaliser des POC.

Description du poste

Vous recherchez un stage en data science et vous avez un intérêt pour la secteur financier ? Alors cette offre est faite pour vous!

Vous rejoindrez l'équipe en charge du développement et du maintien des solutions applicatives liées aux opérations de Cash Management et de traitement des paiements Internationaux Cross Border et High Value. L’équipe travaille en mode projet et support, en lien avec les équipes métiers et opérationnelles, afin d’adapter continuellement l’outil aux besoins des utilisateurs et aux évolutions réglementaires sur les applications sensibles du périmètre.

Concrètement, vos missions seront les suivantes:

• Recenser, catégoriser et analyser les jeux de données liés aux paiements au sein du périmètre, puis proposer et prototyper des cas d’usage concrets (dashboards, détections d’anomalies, segmentation clients, modèles prédictifs, automatisation des jeux de tests).
• Recenser les sources de données (SWIFT MT/MX, ISO 20022, format propriétaires, etc…).
• Cartographier chaque jeu : format, fréquence, volumétrie, temps de traitements.
  Évaluer la qualité (valeurs manquantes, formats incohérents, duplication).
  Cas d’usage prioritaires à fort impact et volume.
• Identifier les cas à forte valeur.
• Implémenter des prototypes sur un échantillon anonymisé :
  • dashboard de KPI, pattern de cas correspondants aux cas d'usages principaux, modèle de détection de variations (volumes, temps de traitement).
  • Présentation des données sous forme d'analyse exploratoire et visualisations.
  • Rédaction d'un rapport de synthèse.
• Mise en place de POC (Proof of Concept) et démo régulière au tuteur.

Rejoindre Crédit Agricole CIB, c’est profiter d’une communauté importante de jeunes, évoluer sur un campus moderne offrant de nombreux services (boulangerie, salle de sport, etc.), bénéficier d’un suivi RH (matinée d’accueil, suivi régulier, etc.) et d’opportunités en alternance, VIE, CDD et CDI.