Data Scientist

Le service Pilotage du Risque et de la Performance est en charge des systèmes décisionnels d’octroi et du pilotage du risque de crédit de l’entité Franfinance Financement Aux Entreprises. Ses missions contribuent aux objectifs stratégiques de Franfinance concernant l’amélioration de la couverture des risques, le renforcement des dispositifs d’octroi, les projets Risque et règlementaires. Au sein du service Pilotage du Risque et de la Performance, nous recherchons un Data Scientist dans le cadre d'un CDD pour une durée de 12 mois. Vous rejoignez une équipe au cœur des décisions d’octroi de crédit. En tant que référent data science, vous intervenez directement sur les modèles utilisés en production, avec un fort impact business et dans un cadre réglementaire exigeant. Ce que nous vous apporterons : Le développement avancé de l’univers du crédit Un environnement stimulant, orienté résultat afin d’améliorer l’efficacité opérationnelle Des missions variées à forte valeur ajoutée avec une forte autonomie sur le développement de nouveaux modèles et une proximité avec les décisionnaires finaux Une vision transverse de l’ensemble des métiers du Financement aux Entreprises Un accompagnement bienveillant et diversifié Les missions qui vous seront confiées : Mener des études statistiques exploratoires approfondies afin d’identifier des leviers d’amélioration dans le dispositif d’octroi ou de suivi. Faire vivre et améliorer les modèles d’octroi existants (risque de crédit, fraude) au travers de backtest et recalibrage Tester et implémenter de nouvelles méthodologies de scoring basées sur des techniques avancées de machine learning afin de construire de nouveaux modèles Comprendre les enjeux des métiers et échanger en permanence avec eux afin de valider que les modèles répondent au besoin des utilisateurs Synthétiser et présenter le résultat des travaux à un public non technique. Accompagner les équipes IT dans le déploiement des modèles développés et être le principal interlocuteur lors des recettes et des mise à jours des modèles en production. Devenir le référent au sein de l’équipe des sujets de data science et accompagner la montée en compétence