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Crédit Agricole Consumer Finance

Roubaix 28/10/2021
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Qui sommes nous ?


Crédit Agricole Consumer Finance est un acteur majeur du crédit à la consommation en Europe. Filiale du groupe Crédit Agricole, elle apporte son expertise du crédit à la consommation en mettant à disposition de ses clients et partenaires des offres adaptées et innovantes.


La mission que l'on propose :


Vous rejoindrez l’entité Octroi Crédit et Fraude dont la mission est d’assurer la maîtrise du risque au regard des objectifs fixés par la Direction Générale, en définissant et en mettant en œuvre les politiques d’acceptation et de gestion de la fraude : - Être garant de la maîtrise du risque d’impayé et/ou fraude à l’octroi sur l’ensemble des Marchés (partenaires, vente à distance, institutionnels, grande distribution, bancaire, circuit court, circuit long) tout en œuvrant au respect des objectifs commerciaux de l’entreprises - Développer les méthodes et les outils permettant de maîtriser le risque à l’acceptation de crédit (score, procédures…)


Au sein de l’équipe Développements et Technologie composée de 5 Data Scientists, vous aurez pour missions principales :

Collecter, analyser et exploiter les données sur l’ensemble de nos clients/prospects de façon pertinente pour évaluer le risque d’impayé et/ou de fraude

- Développer des segmentations et modèles prédictifs de l’impayé et/ou de fraude - Optimiser les modèles statistiques existants

Automatiser et développer des outils de suivi de l’activité de l’équipeS’intégrer au sein d’un collectif et collaborer avec les autres membres de l’équipe Restituer vos travaux de manière synthétique et pertinente auprès des autres acteurs de l’entreprise


#Ta formation


Niveau d’études préparé : Bac + 2 Bac + 3 Bac +4 Bac +5


Spécialisation : Spécialisation en Maths Appliquées / Statistiques


Ecole(s) recommandée(s) : ENSAE, ENSAI, Ecole Centrale, Polytech-Lille, Master en traitement de la donnée


#Tes compétences


Vous connaissez à minima Python ou R.


Vous maitrisez le langage SQL Vous avez suivi une formation en analyse de données et/ou en data science. Vous avez déjà réalisé un projet de modélisation statistique. Vous êtes de nature curieuse, vous avez de bonnes facultés d’écoute et d’autonomie, vous êtes un(e) bon(ne) communiquant(e)Vous souhaitez apporter vos connaissances pour enrichir les méthodes de travail existantes de l’équipe


Une première expérience dans la Data Science, la collecte et l’exploitation de forte volumétrie de données provenant de multiples sources serait un plus.


Outils informatiques : Python et/ou R, SQL, Pack Office nécessaires


Librairies de modélisation sous Python ou R, R-shiny, SAS est un plus


Langues : Anglais (pour lecture de documents)


#Nos pré-requis


Esprit d'équipe Force de proposition
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Localisation

Zoom sur le métier de : Marketing Business Analyst

Son rôle consiste à analyser le processus d’information et les stratégies mis au service de la prise de décision quotidienne de sa société afin d’en évaluer l’efficacité ou d’apporter les ajustements nécessaires.



Découvrez la fiche métier Marketing Business Analyst
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