Crédit Agricole Consumer Finance

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Stagiaire en data science H/F

New 12 octobre Nord, Roubaix Stage

Au sein de la direction Marketing et Communication Client, vous rejoindrez l'équipe Modélisation composée de 5 personnes.
Elle est en charge de la recherche, la conception, la mise en œuvre et le suivi des solutions de modélisation permettant d'adresser toutes les problématiques de compréhension des comportements Clients et consommateurs de CA Consumer Finance.
A ce titre, elle assure l'évolution des modèles experts intégrés au pilotage des activités commerciales et marketing notamment en exploitant les technologies Big Data (Machine Learning, Deep Learning).
Elle se doit ainsi de garantir une veille technique sur le domaine de la modélisation pour les besoins du Marketing de CA Consumer Finance.


Le stage s'orientera vers la mise en place d'une nouvelle idée de modélisation basée sur l'apprentissage de type case-crossover en grande dimension (Big Data) : ce type de modélisation tient compte du fait que chaque individu est à la fois cas et témoin à des périodes différentes et donc notamment pendant les phases d'apprentissage, ce qui peut influencer le modèle.

Ce poste est à la croisée des mathématiques, de l'informatique et du business, à ce titre, votre travail s'organisera autour des missions suivantes :
- transformer les données existantes en information exploitable comme outil d'aide à la décision

- attribuer à chacun des clients une « cible » en lien avec le phénomène à modéliser

- imputer les données manquantes via des méthodes adaptées aux données et à l'objectif

- construire un modèle dynamique, qui prend en compte l'histoire du client : on compare les caractéristiques du client quand il n'était pas une cible à celles quand il est devenu une cible

- développer des algorithmes rapides et efficaces qui peuvent potentiellement être mis en parallèle sur des environnements informatiques de haute performance

- communiquer sur le travail réalisé par des présentations régulières et pédagogiques aux chargés d'études et Data Scientist de l'entreprise.

Vous travaillerez dans un environnement Big Data (Cluster MapR, distribution Hadoop) dédié où vous pourrez exploiter vos connaissances, ou les renforcer, en développement sous R, Python, Spark ou tout langage de Data Science open source. 

Formation de type école de commerce ou cursus universitaire avec une spécialisation en statistiques, data science ou mathématiques appliquées (notions de Machine Learning indispensables).