Responsable Data Science F/H

  • 31 juillet
  • Nord-Pas-de-Calais
  • CDI
BRED Espace
Oney est une banque différente et unique, née du commerce.?

?Guidés par nos valeurs, Liberté, Respect, Enthousiasme, nos milliers de talents présents dans 12 pays travaillent jour après jour à donner la possibilité à chacun d'améliorer son quotidien et de mieux consommer.?

En créant des solutions de paiement et de financement innovantes nous facilitons la vie de millions de consommateurs et de milliers de commerçants à travers l'Europe. Nous les accompagnons au quotidien pour les aider à faire les bons choix, pour eux comme pour les autres.?

Partenaire de la transformation du commerce, à la fois créateur et leader du paiement fractionné en France, Oney est présent sur 5 marchés européens avec cette offre full digitale et omnicanale unique sur le marché.?

Nous nous battons depuis plus de trente-cinq ans pour faciliter les achats quotidiens de nos clients en leur offrant plus que le pouvoir d'achat : le pouvoir de choix. Pour leur permettre de mieux gérer leur argent, en le gérant à leur façon et en accord avec leurs convictions.?

C'est ce que raconte notre signature : « Your money, your way »?

Poste et missions

Être Responsable Data Science chez Oney, c'est bien plus qu'un poste... c'est une mission stratégique au coeur de notre transformation Data-Driven. Et quelle mission !

Au sein du département Data Innovation & IA, vous pilotez les activités de data science pour accompagner les métiers dans leurs enjeux de performance, d'innovation et de création de valeur.

Être Responsable Data Science chez Oney c'est :

* Piloter la réalisation de solutions Data Science à fort impact business et technologique.

* Structurer et animer une équipe d'experts autour de cas d'usage innovants.

* Porter une vision stratégique de la data science, en lien avec les enjeux métiers du groupe Oney.

* Être un ambassadeur de l'excellence scientifique et de la vulgarisation de nos travaux.

Voici vos missions principales :

* Vous pilotez la stratégie Data Science en définissant les orientations techniques, en évaluant les cas d'usages et en coordonnant les différents travaux avec les équipes métiers et IT.

* Vous supervisez les projets IA & ML : de la conception à l'industrialisation, en garantissant robustesse, éthique et performance des modèles, incluant différents modèles (Scoring Comportemental, NLP & IA générative de type LLM, régression pour la prédiction de comportements financiers, systèmes de recommandation et de segmentation clients, techniques de ML supervisés et non supervisés.

* Vous animez une équipe de Data Scientists, les accompagnez dans leur montée en compétences et favorisez l'innovation et la collaboration transverse.

* Vous valorisez les données, identifiez des opportunités d'optimisation (risque, marketing, finance, etc...) et mesurez l'impact business des initiatives.

* Vous explorez de nouveaux cas d'usages via des Proof of Value (PoV) et des prototypes en lien avec des enjeux de risque, de marketing ou de service client.

* Vous animez la communauté Data Science (Tech Workshops, partage de bonnes pratiques, collaboration avec la guilde BPCE).

* Vous contribuez à la gouvernance Data : Participez à la définition des standards, à la qualité des données et à la conformité règlementaire (RGPD, IA Act, etc...)

Ce qui nous plaira le plus chez vous, c'est vous-même ! Alors bien entendu on vous préférera curieux, rigoureux, orienté impact et animé par l'envie de faire bouger les lignes. Vous êtes reconnu pour votre leadership, votre pédagogie et votre capacité à embarquer les parties prenantes. Vous avez également une appétence pour le partage de connaissance et la vulgarisation scientifique.

Dans votre bagage, nous souhaitons retrouver une formation Bac+5 minimum en mathématiques appliquées, statistiques, data science ou équivalent, ainsi qu'une expérience de 10 ans en Data science, dont au moins une expérience en management ou coordination d'équipe.

Vous maîtrisez les outils et langages de la data science (Python, SQL, MLflow, Spark, etc...) ainsi que les environnements cloud (Azure, GCP, etc...)