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Data scientist H/F

11 mai Hauts-de-Seine, Montrouge CDI

La Direction de la Conformité Groupe (DDC) veille au respect des dispositions propres aux activités bancaires et financières, qu'elles soient de nature législatives ou réglementaires ou qu'il s'agisse de normes professionnelles ou déontologiques.
Elle met ainsi en place un dispositif, composé de normes et d'outils, destiné à la protection de la banque et de ses collaborateurs contre les risques de sanction, de réputation et de pertes financières découlant de la survenance des risques de non-conformité.

Au sein du pôle Secrétariat Général de DDC, vous rejoindrez le service Conformité et Système dont la mission est de définir, déployer, paramétrer et optimiser les outils de la conformité en matière notamment de filtrage des flux, de criblage des tiers, et de détection d'opérations inhabituelles.
A ce titre, vous développerez une double expertise à la fois sur une fonction de modélisation mais également sur les thématiques de conformité et de sécurité financière.
Vous serez pleinement intégré au fonctionnement d'une équipe motivée et mobilisée notamment par la mise en œuvre des engagements et projets du Groupe liés au plan de remédiation OFAC.

Vous rejoindrez le service Conformité et Système et plus précisément l'activité nouvellement créée de data-science .
Le data scientist contribuera à développer des approches innovantes qui viendront en complément ou en remplacement des dispositifs existants, et qui répondront de façon pragmatique aux nouveaux enjeux en matière de détection d'alertes et de productivité.

Vous aurez pour missions principales de :


• Participer activement à la démarche d'intégration de l'apprentissage automatique dans la chaîne de valeurs :

- par le développement de modèles d'apprentissage supervisés pour le filtrage des flux et de modèles non supervisés pour la détection d'anomalie,

- par de nombreux travaux de traitement automatique du langage naturel pour améliorer la qualité des détections.


• Être force de proposition sur les solutions techniques à mettre en œuvre pour répondre aux problématiques métiers et anticiper l'industrialisation des modèles.


• Maintenir une veille technologique et académique en Intelligence artificielle, et sensibiliser les interlocuteurs aux possibilités et à l'intérêt des approches à développer.

Idéalement, une expérience en Machine Learning, conformité et/ou risques

Informatique
Conformité
Risques