RRH : Nora CHENNINE

Recrutement: Caroline CHABALIER

Vos missions principales :

· Implémentation de modèles : Industrialiser les modèles de risques (Machine Learning) et assurer leur intégration fluide dans l’écosystème de production.

· Industrialisation des backtestings : Développer des projets sur Dataiku et garantir leur passage en production en respectant les bonnes pratiques de Software Engineering

· Collaboration DSI : Travailler main dans la main avec la DSI pour le déploiement, le monitoring des flux et le respect des normes de sécurités bancaire

Au sein de la Direction des Risques Groupe, vous rejoignez une équipe stratégique chargée de la modélisation et des études permettant le pilotage des risques de crédit. Votre rôle est crucial : transformer des données brutes en flux exploitables et industrialisés pour répondre aux exigences stratégiques et règlementaires de la banque.

Vous assurez le pont entre les Data Scientists et la DSI pour garantir que les pipelines de données sont robustes, sécurisés et conformes aux standards de production.

Un accompagnement managérial et RH sera envisagé en fonction de vos compétences précédemment acquises et de votre expérience.

Selon votre parcours professionnel, un programme d’intégration vous sera également proposé.

Compétences techniques (Hard Skills) :
· Maîtrise de la Data Stack : Excellente pratique de Python et du framework PySpark pour le traitement de volumes massifs
· Outils Métier : Maîtrise de Dataiku (DSS) pour l’orchestration et des connaissances en SAS (lecture / traduction du code existant)
· DevOps & Système : Utilisation de Git et aisance en ligne de commande Unix
·  Mise en production : Capacité à packager du code pour des environnements de production critiques.

Soft Skills :
· Rigueur : Crucial dans un environnement bancaire soumis à des audits fréquents ;
· Communication : Capacité à dialoguer avec des profils variés (Data Scientists, IT, auditeurs) ;
· Esprit d’analyse : Comprendre les enjeux métiers « Risques » pour proposer les meilleures solutions techniques

Environnement technique synthétisé :
Langages : Python, PySpark, SAS, SQL, Shell (Unix)
Plateformes : Dataiku, hive, Hadoop
Versionning : Git
Méthodologie : Agile