Data Scientist H/F

Description de l'offre

Détail de l'offre

Informations générales

Entité

Société cotée, Crédit Agricole SA est l'organe central de contrôle du Groupe Crédit Agricole.
Son organisation est au service de la stratégie et de la performance du Groupe en coordination avec les filiales et les lignes métiers.
Crédit Agricole SA regroupe et anime ses filiales spécialisées, au service des Caisses régionales et des réseaux bancaires du Groupe.

Référence

2019-44235  

Date de parution

09/03/2020

Description du poste

Type de métier

Types de métiers Crédit Agricole S.A. - Inspection / Audit

Types de métier complémentaires

Types de métiers Crédit Agricole S.A. - Systèmes d'information / Maîtrise d'Ouvrage

Type de contrat

CDI

Poste avec management

Non

Cadre / Non Cadre

Cadre

Missions

L'Inspection Générale Groupe veille à la bonne maîtrise des risques et au respect de la réglementation. Elle joue un rôle clé pour permettre d'inscrire le développement du Groupe Crédit Agricole dans une trajectoire de risques maîtrisés.

Les équipes d’Inspection réalisent des missions dans l’ensemble du Groupe Crédit Agricole tant en France qu'à l'International.

Au sein du Pôle Audits spécialisés (IT, Data, Modèles) et Transformation Digitale de l’Inspection Générale Groupe, rejoignez le Lab de l’Inspection Générale pour participer à sa création et à la structuration de son offre de service pour la Ligne Métier Audit Inspection (LMAI), composée de 1200 collaborateurs répartis sur l’ensemble des implantations du Groupe. Vous contribuerez au développement et au déploiement de solutions innovantes permettant de faire gagner en pertinence et en efficience le dispositif de contrôle périodique du Groupe Crédit Agricole.

En tant que Datascientist au sein du Lab de l’Inspection Générale, vos principales missions seront de :

- Contribuer activement à la définition de la feuille de route Innovation de la LMAI (trajectoire, cas d’usage, prérequis technologiques, méthodologies à appliquer, solutions techniques, etc.) en lien avec les autres expertises du Pôle et les Inspecteurs/Auditeurs pour accélérer le déploiement et faciliter l’identification des cas d’usage ;

- Concevoir et/ou mettre en œuvre des outils d’aide à l’audit innovant au service du Contrôle Périodique, principalement orientés autour de :

·  L’Intelligence Artificielle
·  La Robotic Process Automation
·  La Data (Datamanagement, DataAnalytics, DataViz et Data restitution),
·  La Blockchain,

…en lien avec les équipes internes du Groupe Crédit Agricole (Métier du Contrôle Périodique, IT, Innovation, Production Informatique, etc.) et, le cas échéant, les éditeurs (si solution externe) ;

- Concevoir, déployer et administrer une plateforme de Datascience performante répondant aux besoins métiers et cas d’usage, en cohérence avec l’existant technologique au sein du Groupe notamment chez Crédit Agricole Technologies et Services et CA-GIP ;

- Contribuer à la sensibilisation et à l’acculturation technologiques des collaborateurs de la LMAI notamment par la définition de plan de formation et l’animation de sessions formation

- Animer le processus d’innovation de la LMAI en permettant de garantir l’incubation d’initiative de tout collaborateur ou unité d’audit (en support ou au service de) qui intégrerait la feuille de route Innovation

- Assurer une veille technologique et académique adaptée afin de maintenir à jour les connaissances du Lab et de détecter précocement les tendances de fond en matière d’innovation technologique ;

- Représenter la LMAI en intégrant la communauté d’experts au sein du Groupe notamment sur les domaines dde l’IA, la RPA, la Data et la Blockchain et en interagissant avec les autres Datascientist du Groupe (DataLab Groupe, Direction DATA de CATS, LCL, CACIB, etc.)

Localisation du poste

Zone géographique

Europe, France, Ile-de-France, 92 - Hauts-De-Seine

Ville

Montrouge

Profil recherché

Critères candidat

Niveau d'études minimum

Bac + 5 / M2 et plus

Formation / Spécialisation

Université, école de commerce, école d'ingénieur

Niveau d'expérience minimum

0 - 2 ans

Expérience

• Capacité à vulgariser les approches technologiques et aisance oratoire pour les présenter à un auditoire non spécialiste ;
• Force de proposition ;
• Qualités d'écoute active et d'humilité scientifique ;
• Capacité à travailler en transverse dans un environnement multiculturel
• Connaissance des métiers de la banque-assurance appréciée.

Compétences recherchées

• Expertise dans les techniques analytiques avancées : statistique descriptive et analyse de données, inférence statistique, Machine Learning (Supervisé et non supervisé), segmentation analysis, clustering, etc. ;
• Datascience / IA : NLP/NLU, process mining, moteur de recommandation ;
• Langage : Python, SAS, C / C++ ;
• Ecosystème Big Data : Spark, Hadoop, Hive;
• Maîtrise de l'écosystème hardware : GPU, cluster de calculs distribués ;
• Forte culture « open source » et proposition des solutions innovantes ;
• Aisance dans la rédaction d'articles, la lecture d'articles scientifiques et leur implémentation ;

Langues

Anglais