Observé chez
Lead Data Scientist Credit Risk
Finance
Informatique
PythonSQLXGBoostscikit-learnpandasMLFlowSHAPLIMEPDPLLMs
PythonRôle
Lead Data Scientist responsable de la conception et du maintien des modèles de scoring crédit consommateur et d'évaluation de portefeuille en temps réel intégrant des approches statistiques et ML pour l'underwriting et l'optimisation des rendements économiques.
Technologies
PythonSQLXGBoostscikit-learnpandasMLFlowSHAPLIMEPDPLLMs
Contextes
FintechCrédit à la consommationBNPL
Compétences
Modélisation PD (Probability of Default)Développement et validation de modèles PDCalibration de modèlesExplainabilité des modèlesFeature engineeringModélisation en temps réelIntégration de données de bureaux de crédit tiersFrameworks champion/challengerA/B testingModélisation économique au niveau du prêtMentoring
Challenges détectés
4 enjeux- Transformation
Concevoir la prochaine génération de modèles de scoring crédit consommateur
- Conformité
Assurer la conformité réglementaire et les standards d'équité
- Optimisation
Optimiser les rendements économiques via l'intégration des modèles dans les frameworks d'underwriting
- Transformation
Explorer des méthodologies novatrices incluant les LLMs pour l'explainabilité et l'ingénierie de features