Observé chez
Data Scientist / Machine Learning Engineer Senior
Finance
Informatique
Croix, Hauts-de-France
PythonPandasScikit-learnXGBoostLightGBMMLflowPydanticLangChainLangGraphFastAPIDockerKubernetesGitHub ActionsAzure MLAzure FoundryDatabrickspySparkSnowflakeOpenAIHuggingFaceSHAPLIMERAGASConfluenceJIRABitbucketGitLabAzureDevOps
Python
Pandas
FastAPI
Docker
Kubernetes
Confluence
Bitbucket
GitLabRôle
Conception et déploiement de modèles ML et solutions IA générative pour optimisation du risque crédit et expérience clie
Technologies
PythonPandasScikit-learnXGBoostLightGBMMLflowPydanticLangChainLangGraphFastAPIDockerKubernetesGitHub ActionsAzure MLAzure FoundryDatabrickspySparkSnowflakeOpenAIHuggingFaceSHAPLIMERAGASConfluenceJIRABitbucketGitLabAzureDevOps
Entités
Pôle Data ScienceDépartement Data Innovation & AI
Contextes
Services bancairesFinancement de la consommationPaiement et crédit
Compétences
Modélisation supervisée (Logistic Regression, Tree-based models, Gradient Boosting)Explicabilité des modèles (SHAP, LIME, Explainable AI)Modèles génératifs et LLMFine-tuning de modèlesMLOps et déploiement en productionPackaging et CI/CDTests automatisés (pytest)Feature storesDéploiement d'API et pipelines automatisésMonitoring (data quality, performance, drift detection)Back TestingArchitectures agenticsCollaboration multi-métiersExpérimentation et delivery
Challenges détectés
6 enjeux- Transformation
Intégration du Machine Learning et Deep Learning pour optimisation des processus opérationnels
- Transformation
Développement de solutions d'IA Générative pour transformation des processus internes et support client
- Optimisation
Optimisation des scores de risque crédit et comportement
- Optimisation
Amélioration de l'expérience client via intégration de modèles IA en temps réel
- Conformité
Assurance de la stabilité du coût du risque et monitoring de la dérive des modèles
- Optimisation
Automatisation de l'octroi d'offre de crédit et analyse documentaire