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Contenu de l'offre DATA SCIENTIST-(H/F) chez SG European Business Services

Environment

Les données étant reconnues comme un actif stratégique de la banque, elles constituent aujourd’hui un enjeu majeur pour le groupe Société Générale. Un programme a été lancé pour développer / créer de la valeur autour de cet actif sur quatre réalités distinctes : sa qualité, sa protection, son utilisation et le développement des usages, sa gouvernance. Rejoignez la communauté DATA au sein du groupe Société Générale pour couvrir à la fois les enjeux business (Marketing, Risques, Finance, Opérations, Juridique) et technologiques liés à la donnée.

Mission

Le Data Scientist exploite des données pour détecter de nouveaux leviers de création de valeur et aider à la prise de décision pour l’Entreprise, et ce dans le respect de la réglementation en vigueur sur les données : - Il comprend les enjeux du Métier et échange en permanence avec le Métier afin de s’assurer que le modèle réponde au besoin de l’utilisateur - Il identifie les besoins du Métier au regard d’une problématique ciblée et dans divers domaines de la Banque : fraude, marketing (appétence produits, moments de vie, attrition, parcours client…), gestion des risques (octroi de crédit, tarification, probabilité de défaut…) , etc. - Il élabore, en lien avec les Data Engineer, les outils nécessaires à la collecte des données dans l’exhaustivité, dans l’historique, dans la fréquence et dans la qualité suffisantes, en amont de la modélisation - Il modélise les données via les algorithmes mathématiques (machine learning, NLP, Intelligence Artificielle, …) - Il synthétise et communique les résultats des analyses de données de masse pour en extraire une connaissance décisionnelle facilement interprétable et manipulable par les bénéficiaires du dispositif qu’il conçoit, en s’appuyant sur des techniques et des expertises de visualisation

Profile

Bac +5 en école d’ingénieur, master Data Science Bon niveau d’anglais Compétences métier : - Expertise en statistiques et mathématiques appliquées : Connaissance machine Learning, analyse prédictive à partir de différentes bases de données - Programmation informatique : Python, R, C++ - Algorithmie et gestion des bases de données : SQL, noSQL, MapReduce, Hadoop - Forte curiosité intellectuelle : intérêt pour le secteur bancaire, vision sur les enjeux stratégiques - Sens du résultat, pragmatisme - Capacité à communiquer ses analyses notamment en utilisant des outils de visualisation de manière claire avec une orientation décision - Autonomie / esprit d’initiative - Esprit d’équipe / capacité d’écoute / sens des responsabilités
Cpf final 4
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