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Data Scientist Middle Office H/F

Société : Crédit Agricole CIB
Lieu : Yvelines (Île-de-France)


Descriptif du poste

Société : Crédit Agricole CIB
Catégorie : Offre emploi CDD
Filiere : Fonctions Médicales & Sociales
Metier : Directeur d'Etablissement
Lieu : Yvelines (Île-de-France)

Mission

Description de la mission

En tant que Data Scientist pour l’équipe Middle Office, vos missions incluent :

o Optimisation des process en analysant les points de friction et proposant des solutions adaptées,

o Développement et suivi des KPI pour piloter la performance des process,

o Développement d'outils de reporting pour la prise de décision,

o Créer des algorithmes d’apprentissage pour l’exploitation des données,


o Analyser des résultats et concevoir des outils d’aide à la décision.

Localisation du poste

Zone géographique

Europe, France, Ile-de-France, 78 - Yvelines

Ville

Saint-Quentin-en-Yvelines

Critères candidat

Niveau d'études minimum

Bac + 5 / M2 et plus

Formation / Spécialisation

Formation : Université, école de commerce ou d'ingénieur
Spécialisation : Informatique/Mathématiques/Statistique/Data science

Niveau d'expérience minimum

0 - 2 ans

Expérience

· Première expérience en data scientist

· Pratique de modèles prédictifs

· Expérience dans l’utilisation des outils de data science (comme les librairies Python mentionnées ci-dessus) pour concevoir et appliquer des analyses avancées.

Compétences recherchées

Compétences métiers :

· Maîtrise des technologies informatiques et des outils de gestion de données

· Expérience en analyse des données avec des outils d’intelligence artificielle

· Expertise en Python et autres langages de programmation (R, SQL)



Compétences comportementales :


- Rigueur,

- organisation,

- sens du relationnel,

- capacité à travailler en équipe,

- flexibilité.

Outils informatiques

· Maîtrise des technologies informatiques et des outils de gestion de données

· Expérience démontrée ou capacité à mettre en œuvre des outils d’intelligence artificielle pour des analyses avancées

· Expertise en Python (bibliothèques telles que Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow) et autres langages de programmation (R, SQL)

· Connaissance des outils de data visualisation (e.g., Tableau, Power BI)

Langues

Anglais opérationnel


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Informations



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