Inspecteur DATA SCIENTIST / Coordination Internationale H/F

Crédit Agricole Group; Massy; Sur place; EUR 40 000 - 60 000; Plein temps

Résumé du poste

Une institution financière de premier plan recherche un auditeur Data Scientist. Vous intégrerez des missions d'audit en France et à l'international, mettant à profit vos compétences en analyse de données et intelligence artificielle. Le rôle implique le développement de modèles IA et la formation des équipes. Des déplacements fréquents sont à prévoir. Ce poste offre des perspectives évolutives au sein de l'organisation.

Qualifications

• Expérience en audit interne ou en assurance qualité avec des techniques d'analyse de données.
• Capacité à travailler dans un environnement international et en équipe.

Responsabilités

• Intégrer des missions d'audit en France et à l'international.
• Développer et entraîner des modèles d'Intelligence Artificielle.
• Assurer des formations sur les outils d'analyse.

Connaissances

Audit interne

Machine learning

Deep learning

Analyse de données

Veille technologique

Travail en équipe pluridisciplinaire

Description du poste

Overview

L'Inspection Générale Groupe CAPFM, certifié par l'IFACI pour son respect des normes internationales d'audit interne, a pour mission de veiller à la bonne maîtrise des risques et au respect de la réglementation. L'équipe est multidisciplinaire et aguerrie aux travaux transverses dans un milieu multiculturel et chacun de ses membres justifie de compétences diverses et complémentaires.

Vous intégrerez une Ligne Métier Audit Interne composée de 90 personnes, un tiers au sein de L'Inspection Générale Groupe, et le reste de l'effectif dans nos Unités internationales.

Rôle et responsabilités

• En qualité d’auditeur Data Scientist, vous intégrerez des missions d'audit en France et à l'international, en apportant votre savoir-faire d’audit associé à des techniques innovantes basées sur des méthodes récentes d’analyse de données (machine learning et deep learning notamment) afin de mettre en exergue des zones de risques exhaustives, y compris grâce à l’utilisation poussée d’outils statistiques.
• Vous évoluerez au sein de la communauté des développeurs du Groupe CAPFM, véritable pépinière d’accompagnement des initiatives innovantes et disposant d’outils performants à la réalisation de travaux en recherche fondamentale sur l’ensemble des domaines de l’Intelligence Artificielle.
• Le métier d’audit interne se basant sur de multiples besoins sur-mesure, vous serez par ailleurs amenés à développer et entrainer vos propres modèles d’Intelligence Artificielle tout au long de votre parcours.
• Vous assurerez la veille sur les outils et méthodes d'analyse et de développement pour améliorer les résultats des travaux et vous animerez les nécessaires actions de sensibilisation et les formations sur le sujet auprès des équipes d'auditeurs et de chefs de mission.
• Par ailleurs, vous participerez à l'enrichissement de la base de connaissance de l’Inspection Générale sur les organisations, architectures et dictionnaire de données du Groupe en entretenant des relations avec l'ensemble de ses Directions informatiques et audits internes.
• Des déplacements en France et à l’étranger sont à prévoir, de 8 à 16 semaines par an.
• Un passage réussi au sein de notre Unité ouvre des perspectives à terme vers des responsabilités hiérarchiques, opérationnelles ou fonctionnelles en France et à l'étranger aussi bien au sein du Groupe CAPFM que dans l'ensemble des entités du Groupe Crédit Agricole, notamment au sein de la Ligne Métier Audit Interne.

Profil recherché et compétences

• Expérience en audit interne ou assurance qualité associée à des techniques d’analyse de données et d’IA (machine learning, deep learning).
• Capacité à travailler dans un contexte international et à collaborer avec des équipes pluridisciplinaires.
• Veille technologique sur les outils et méthodes d'analyse et de développement, capacité à animer des sessions de sensibilisation et de formation.
• Aptitude à développer et entraîner des modèles d’Intelligence Artificielle et à enrichir la base de connaissance de l’organisation en matière d’architectures et dictionnaires de données.