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Data scientist H/F

16 septembre Hauts-de-Seine, Levallois-Perret CDI

BNP PARIBAS fait désormais partie des premiers acteurs européens de la banque, avec une présence internationale forte. Nous rejoindre, c'est partager notre volonté d'aller de l'avant.

Filiale à 100 % du groupe BNP Paribas BNP Paribas Personal Finance est n°1 du financement aux particuliers en France et en Europe au travers de ses activités de crédit à la consommation et de crédit immobilier. Avec des marques comme Cetelem Cofinoga ou encore Findomestic l'entreprise propose une large gamme de crédits aux particuliers disponibles en magasin en concession automobile ou directement auprès des clients via ses centres de relation client et sur Internet. Elle a complété son offre avec des produits d'assurance et d'épargne pour ses clients en Allemagne Bulgarie France et Italie. BNP Paribas Personal Finance compte plus de 20 000 collaborateurs et opère dans une trentaine de pays.
 
 
Contexte et enjeux du poste :
 
Au sein du pôle marketing analytique l'équipe Etudes Ad hoc constituée de 9 personnes contribue au développement de l'activité via l'analyse statistique des comportements clients ou la construction de modèles permettant d'améliorer la performance des actions des métiers et du marketing.
Un des grands enjeux de l'équipe est de démontrer et mesurer la valeur de nouveaux jeux de données Big Data (données non structurées parcours digitaux) et des nouvelles techniques prédictives. A ce titre l'équipe Etudes Ad hoc recherche un Data Scientist H/F.
 
Vous appliquerez vos compétences analytiques à toutes les offres (carte crédit amortissable et prévoyance) sur toutes les lignes métiers : marché de l'automobile de la distribution et du particulier. 
 
 
Missions :
 
- Proposer des projets innovants allant de la modélisation au Big Data en passant par le web analytics le text mining ou l'analyse de parcours client ;
- Identifier les sujets pour lesquels la Datascience peut amener de la valeur ;
- Assurer la veille autour des algorithmes et des initiatives du marché ;
- Participer activement  à la montée en compétences de l'équipe sur ces nouvelles approches (participer en tant qu'expert à la communauté Data science) ;
- Echanger les bonnes pratiques avec le reste du groupe et l'IT.

Selon Profil