Crédit Agricole SA

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Assistant data scientist - visualisation et fouille de données géographiques enrichies 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.


Ses 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 :

Votre objectif sera de concevoir et développer une solution de gestion, de visualisation et de fouille de données géographiques enrichies par de l'Open Data (données de transport, implémentation des commerces, etc.).

Dans un contexte où la Data représente un enjeu sans cesse croissant, le recoupement de ces informations avec des données cartographiques, disponibles et mises à jour régulièrement, représente un intérêt majeur grâce à l'information enrichie que l'on peut y intégrer.

Des applications dans le domaine du géomarketing par exemple sont envisagées.
Ce type de données présente plusieurs défis technologiques qui seront traités dans le cadre du stage :


• Gestion de grands volumes de données : le stagiaire devra sélectionner les outils adaptés pour la gestion de ces données dans un système ouvert à d'autres types de données externes, et déjà existant au DLG



• Fouille de données : des méthodes d'apprentissage automatique et des outils Big Data devront être conçus pour des besoins de modélisation prédictive (prédiction temporelle, prédiction spatiale, recommandation)



• Visualisation des données : des outils de visualisation interactifs seront proposés.
Ils doivent permettre une restitution intuitive et dynamique des résultats de la modélisation.

Univeristé, Ecole d'ingénieur.

Spécialisation :

L'étudiant devra être spécialisé en Data Science.
Une première expérience (projet, stage) en analyse de données géographiques sera vue comme un bonus mais n'est pas obligatoire.