Leader européen de services immobiliers, BNP Paribas Real Estate couvre l’ensemble du cycle de vie d’un bien : Promotion, Transaction, Conseil, Expertise, Property Management et Investment Management.

Avec 4 000 collaborateurs, BNP Paribas Real Estate accompagne localement propriétaires, locataires, investisseurs et collectivités dans 24 pays en Europe, au Moyen-Orient et en Asie.

BNP Paribas Real Estate est certifié Top Employer 2024 !

Top Employers Institute reconnaît BNP Paribas Real Estate France comme un employeur de qualité où les conditions de travail, les perspectives de carrières et l’épanouissement professionnel et personnel sont des sujets centraux.

BNP Paribas Real Estate est une société du Groupe BNP Paribas.

Pour plus d’informations : https://www.realestate.bnpparibas.com/>

Data Scientist Senior H/F

Basé à Boulogne-Billancourt (92)

Le rôle de l’équipe Data Science & Analytics que vous rejoindrez sera d’accompagner des Métiers, des Fonctions centrales et les pays dans le développement de projets centrés sur la #data. La promesse de travailler sur des sujets innovants et variés !

Le département est amené à jouer un rôle clé dans la maîtrise du cycle de vie de la donnée et dans la conception des solutions transverses aux lignes de métiers, aux fonctions et aux pays.

Riche en diversité et en échanges avec les différentes lignes de métier, fonctions et différents pays, ce poste vous permettra d’instaurer une relation de confiance auprès de vos interlocuteurs, tout en développant vos compétences business, data et techniques !

Vous serez rattaché(e) au Chief Data Officer et intégré(e) dans une équipe à taille humaine composée d’une quinzaine de collaborateurs jeune et dynamique.

Missions globales :

La Direction du Data office a pour mission d’accélérer la création de valeur pour BNP Paribas Real Estate par la Data, en s’appuyant sur des leviers d’industrialisation et de mutualisation, dans un cadre de Data management exigeant.

Au sein du pôle Data Science & Analytics Office, l’équipe Data Science accompagne les métiers et pays dans leurs projets de Data Science, depuis la définition des use cases jusqu’à leur mise en production.

En application :
• Comprendre et contribuer à l’analyse du use case métier, interpréter le besoin opérationnel et le résoudre avec des techniques avancées Analytics & Data Science incluant clustering, prédiction, optimisation et NLP :

• Animer les ateliers avec les métiers pour recueillir et analyser les besoins, identifier les indicateurs clé et estimer le ROI (gain et coût)
• Définir la méthodologie et sélectionner les algorithmes permettant de répondre au besoin (apprentissage supervisé ou non supervisé, Machine Learning classique vs. IA générative…)
• Collecter et préparer les données pertinentes, réaliser les analyses exploratoires, et développer les modèles en respectant les contraintes métier
• Appliquer des méthodes d’explicabilité des modèles et s’assurer de la transparence et traçabilité des travaux (documentation fonctionnelle, revue du code et de méthodologie)
• Interagir avec les ML Engineers pour mettre en production les modèles via des APIs, pipelines ou intégration dans des outils métier et gérer leur cycle de vie (MLOps, suivi des performances)