Data scientist. Data scientiste senior F/H
PARIS 13 (75)
CDD
Systèmes d'informations / Télécom / Développement
Data scientist
5 ans et plus
Bac +5 et plus
Description
Pour être toujours plus performante et s'adapter à un contexte en constante évolution, la Caisse des Dépôts se transforme. A cette fin, elle a notamment créé la DOT, la Direction des Opérations et du pilotage de la Transformation opérationnelle. La DOT s'est donnée pour promesse de service de « déployer pour chaque métier et chaque fonction transverse une excellence opérationnelle garante de la performance, de la sécurisation et de la résilience de la Caisse des Dépôts, renforcée par la transformation du modèle opérationnel et s'appuyant sur la transformation managériale ». Cette promesse s'incarne dans des ambitions qui, dans chacun des métiers qu'elle exerce, contribuent à l'excellence opérationnelle et à l'action déployée par la Caisse des Dépôts en faveur de la transformation écologique, des souverainetés et de la cohésion sociale et territoriale. Pour être au rendez-vous de ses ambitions et ainsi se mettre pleinement au service des objectifs stratégiques de la Caisse des Dépôts, le Comex de la DOT a résolument engagé les managers de la Direction : * à orienter leur action sur la recherche du résultat et à jouer collectif ; * à transformer leurs activités pour leur donner toujours plus d'impact, en faire la preuve, et obtenir grâce à cela la reconnaissance de leurs parties prenantes. Au sein du Pôle Data, le Data Lab contribue à la transformation de la CDC en accompagnant, transversalement, toutes les directions dans la conduite de leurs cas d'usage Data Science et Intelligence Artificielle (IA). Le Data Lab est également un acteur clé sur les enjeux régaliens relatifs à l'IA : standards de développement et qualité, IA de confiance, réglementation, ... Vous aurez en charge l'ensemble des tâches nécessaires à la conduite d'un ou plusieurs cas d'usage : * Recueil et compréhension des besoins émis par les clients internes / Product Owners Métiers * Recherche de la démarche scientifique la mieux à même de répondre à la problématique, dans une logique itérative et incrémentale * Expression de besoin en termes de collecte de données, dans le respect de la réglementation et en concertation avec les Data Owners * Analyse (statistiques descriptives, audit de la donnée, …), transformation (agrégation, consolidation, feature engineering) et visualisation de la donnée * Construction de modèles prédictifs, évaluation de leur performance et plus largement définition des KPI business justifiant de la valeur du cas d'usage * Contribution au déploiement et au monitoring des algorithmes en production (si la valeur du cas d'usage est démontrée) * Restitution et valorisation des résultats aux clients internes / Product Owners Métiers Missions subsidiaires éventuelles: En dehors des cas d'usage à proprement parler, vous contribuerez à la veille scientifique et technique du pôle et à la diffusion de la culture Data au sein du Groupe. Ces missions reflètent l'essentiel de l'activité à ce jour mais sont susceptibles d'ajustements au regard des évolutions futures de la direction. Vous pourrez, par exemple participer à des projets transversaux liés à votre activité. Mot du manager: "Rejoindre le Data Lab, c'est mettre son expertise et son énergie au service d'une institution bicentenaire plus que jamais au cœur de la transformation du pays. C'est une occasion unique de donner du sens à son poste !"
Profils recherchés
Diplômé.e d'une école d'ingénieur ou d'une université avec une majeure en Data Science, Intelligence Artificielle ou Mathématiques Appliquées, vous avez de solides connaissances théoriques et pratiques en matière de Machine Learning. Pour mener à bien vos missions, vous disposez notamment des compétences techniques suivantes : * Modélisation statistique, algorithmes de Machine Learning supervisés et non supervisés (Maîtrise) * Langage de programmation orienté Data Science tels que Python et R (Maîtrise) * Langage de base de données SQL (Maîtrise) * Framework de calcul distribué tel que Spark (Notions) * Utilitaire de versioning tels que Git (Notions) * Langage de scripting tels que Bash (Notions) * Framework de développement web tels que Streamlit, Flask ou Shiny (Bonus) Etant donné la part croissante de nos cas d'usages liés aux données non structurées (textes, images, …), la capacité à entraîner et finetuner des modèles de Deep Learning en recourant aux frameworks de référence (HuggingFace, PyTorch, TensorFlow, …) constitue un plus indéniable de votre candidature. Idéalement, vous avez également des notions en matière de MLOps et êtes sensible aux enjeux d'explicabilité des algorithmes, d'équité et d'atténuation des biais. Enfin, plus largement, vous faites preuve de rigueur, d'autonomie, d'esprit d'équipe et de pédagogie. Vous avez à cœur de servir l'intérêt général du pays et de participer à la transformation de notre institution.