Data Scientist F/H

Egalement attentive à ses collaborateurs, La Banque Postale s'engage en faveur de la diversité et de l'égalité des chances pour donner accès à tous ses métiers sans discrimination. Nos postes sont ouverts à toutes et à tous. Chez nous, toutes les offres peuvent être envisagées à temps partiel.MissionAu sein du Pôle Modélisation et études risques de la Direction des Scores et DataScience de La Banque Postale Consumer Finance, vous assurez la modélisation, le développement et la maintenance des outils statistiques et informatiques afin d’aider à la maîtrise du risque client pour l’octroi d’un crédit, à l’optimisation du couple risque/PNB dans la gestion du portefeuille, au maintien de la pertinence des modèles bâlois.Développer les modèles de score d’octroi, de recouvrement et d’encours.Assurer le suivi et la maintenance des modèles de score.Développer et maintenir les modèles bâlois dans le cadre du programme « modèles internes ».Développer les outils permettant une détection optimisée de la fraude par le contrôle permanent.Réaliser les études statistiques permettant d’assurer la cohérence du processus d’octroi et la pertinence des règles d’octroi.Participer au développement, à la maintenance et à la recette de l’outil d’aide à la décision de LBPCF.Élaborer des études statistiques complexes pour analyser le comportement des clients.Participer aux projets d’évolution des produits et des procédures permettant d’améliorer le service client, réduire la charge du risque, réaliser des gains de productivité.Élaborer des tableaux de bord mensuels destinés au suivi du risque LBPCF.Gérer les projets qui vous sont confiés.Réaliser les reporting nécessaires.Assurer un rôle de référent dans l’équipe sur votre domaine.ProfilCapacité d'écoute, d'analyse et de synthèse.Rigueur et autonomie.Facilités de présentation écrite et orale des résultats.Bonne capacité à convaincre.Formation et expérienceMinimum 4–5 ans d’expérience sur un poste similaire.Bonne maîtrise du logiciel SAS et du langage SQL.Connaissance d’autres langages (Python ou R) nécessaire.Connaissance de l’activité du crédit à la consommation : produits, services, etc.Maîtrise d’outils et de méthodes statistiques et datamining.Capacité à conduire des projets.#J-18808-Ljbffr