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Assistant data engineer – conception et développement d'un outil de clustering H/F

28 décembre Hauts-de-Seine, Montrouge Stage

Au sein du Pôle Développement Clients et Innovation, le DataLab Groupe (DLG) Crédit Agricole est un centre de compétence dédié aux sciences de la donnée et à leurs applications dans le domaine bancaire.

Son rôle est de créer des approches innovantes pour la valorisation de la donnée interne et externe, qu'elle soit structurée ou non structurée.


Dans le cadre de ses missions, des thématiques scientifiques à forte valeur ajoutée sont étudiées : apprentissage automatique, Auto-ML, Analyse du Langage Naturel, Process Mining, Time Series Mining, Deep Learning, Géomatique, etc.

Ces activités sont menées conjointement avec des partenaires internes : les Caisses Régionales et les Entités du groupe.
Le DLG développe également un réseau de partenaires externes dans le cadre de missions industrielles (Editeurs de logiciels, startup, SSII, etc.) ou de collaborations universitaires.

Descriptif de la mission :

Le développement de méthodes d'analyse de l'information en temps réel devient une préoccupation importante dans un grand nombre d'applications traitant une grande volumétrie de données et dont le but principal est de détecter rapidement des comportements types et de déclencher des alertes.

Le stage consiste à concevoir et développer un outil permettant de classer des comportements de profils dans des clusters en temps réel et d'en suivre l'évolution dans le temps de manière à interpréter les transitions.


Vous travaillerez sur l'ensemble de la chaîne de valeur (la conception d'architecture, le développement algorithmique et le développement d'interface utilisateur) et aurez pour missions principales de :

- [Data Engineering] : Simuler la collecte et l'injection des données en temps réel en utilisant des technologies Big Data


- [Data Science / Data Engineering] : Développer un ou plusieurs algorithmes de clustering sur des données comportementales en prenant en compte des contraintes comme le poids des variables, la typologie des données, etc


- [Data Engineering] : Participer à la conception de l'architecture de l'outil et ainsi garantir la performance des algorithmes


- [Data Engineering] : Développer le processus de monitoring des clusters en temps réel


- [Data Engineering/Data Viz] : Développer l'aspect visuel de l'outil


- [Data Engineering] : Intégrer le développement aux outils existants.

Dans le cadre de stage, vous serez accompagné par des experts Data et vous travaillerez dans un environnement orienté R&D.

Université, Ecole d'ingénieur.

Spécialisation :
Big Data, Data Engineer, Machine Learning