Nous recherchons un·e Data Scientist (3+ années d’expérience) pour rejoindre le Pôle Finance de notre équipe Data à Paris.

Au sein de cette plateforme, le Pôle Finance a construit des pipelines de données, produit des analyses et développé des modèles prédictifs permettant aux équipes Finance d’exploiter les données stratégiques de l’entreprise.

Ce que tu feras :

- Mener des analyses poussées pour piloter la situation financière et le risque crédit

- Développer et maintenir des pipelines de données fiables, performants et documentés

- Maintenir les modèles prédictifs existants et en construire de nouveaux (scoring client, prédiction cash, prédiction consommation …)

- Garantir la qualité des données (tests automatisés, monitoring, documentation)

- Travailler en étroite collaboration avec les équipes data et métiers

Notre Stack : la plateforme de données d’Octopus est constituée de :

- Pipelines de données construits sur DBT en SQL

- Scripts en Python orchestrés sur Airflow pour les ETLs (petits volumes)

- Scripts en PySpark exécutés sur Databricks pour les ETLs (gros volumes)

- Web apps (Python - Streamlit) & Metabase pour les tableaux de bord

- Notebooks Jupyter pour les analyses

- Kubernetes pour la gestion des conteneurs avec Grafana/Prometheus pour monitorer

Nous cherchons avant tout une personne motivée, curieuse, autonome et passionnée par le domaine de la data - quelqu’un qui aime résoudre des problèmes complexes et écrire du code de qualité.

• Compétences recherchées (par ordre de priorité) :

  - Savoir coder en Python / SQL

  - Maîtrise de la transformation de données en Python (Pandas)

  - Maîtrise de la modélisation de données pour l’analyse (DBT serait un plus)

  - Maîtrise des librairies de machine learning (scikit-learn, XGBoost)

  - Compréhension des bonnes pratiques en ingénierie logicielle (versionning, documentation, CI/CD)

  - Communication : capacité d’analyse, de synthèse & expression claire pour expliquer des concepts techniques à des techniciens et des non-techniciens

  - Anglais professionnel (obligatoire)

• Il serait également utile d’avoir de l’expérience/expertise dans les domaines suivants (par ordre de priorité) :

  - Connaissance des dernières avancées technologiques en IA (LLMs notamment)-

  - Connaissance des environnements Cloud, notamment AWS

• Un premier entretien de 30-45mn avec un·e Talent Partner pour apprendre à te connaitre et parler de tes motivations à nous rejoindre

• Un 2e entretien de 30mn environ avec ton futur manager

• Un cas d’étude technique a réaliser chez toi, avec une restitution dans nos locaux avec le manager suivi d’un temps d’échange avec d’autres membres de l’équipe Data