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Data Scientist / ML Engineer IA Générative

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Rôle

Concevoir déployer et optimiser des solutions de Machine Learning Deep Learning et IA Générative pour transformer les processus opérationnels améliorer l'expérience client et automatiser l'octroi de crédit au sein du pôle Data Science.

Technologies

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Entités

Pôle Data ScienceDépartement Data Innovation & AI

Contextes

BanquePaiement et financementCommerce digital

Compétences

Modélisation supervisée (Logistic Regression, Tree-based models, Gradient Boosting)Explicabilité des modèles (SHAP, LIME, Explainable AI)Modèles génératifs et LLMFine-tuning de modèlesPackaging et CI/CDTests (pytest)Feature storesDéploiement de modèles en APIPipelines automatisésMonitoring (data quality, performance, drift detection)Back TestingArchitectures agenticsMLOpsCollaboration cross-métierDelivery et expérimentation

Challenges détectés

9 enjeux
  1. Transformation

    Intégrer le Machine Learning et le Deep Learning dans la feuille de route IA

  2. Optimisation

    Optimiser les scores d'octroi et de comportement pour la gestion du risque crédit

  3. Optimisation

    Assurer la stabilité et le monitoring de la dérive des modèles en production

  4. Transformation

    Intégrer les modèles d'IA en temps réel dans les parcours digitaux

  5. Optimisation

    Industrialiser les solutions IA en suivant les meilleures pratiques MLOps

  6. Transformation

    Transformer les processus internes (Marketing, Audit, Risque) via l'IA Générative

  7. Optimisation

    Automatiser l'octroi d'offres de crédit et l'analyse documentaire

  8. Croissance

    Améliorer l'expérience client et le support via des agents IA

  9. Conformité

    Respecter la conformité réglementaire bancaire (scoring, réglementation)

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  • Data Analyst Crédit Risk
  • Tech Lead Java Full Stack Back Office Bancaire
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