Data Scientist

Sumár práce
Plný úväzok
Paris
Niekoľko dní doma
Plat: Neuvedené
Dátum nástupu: 03. augusta 2025
skúsenosti: > 4 roky
Vzdelanie: Magisterský stupeň vzdelania
Zručnosti & odborná znalosť
Komunikačné zručnosti
Prevádzková efektívnosť
Mechanické zručnosti
Zručnosti pri riešení problémov
DBT
+3

Karmen
Karmen

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Pozícia

Popis pracovnej ponuky

Chez Karmen, nous voyons la technologie comme une des clefs de notre succès. Notre plateforme technologique est essentielle à notre fonctionnement et nous permet :

  • d’optimiser notre efficacité opérationnelle et de simplifier la vie des équipes ventes et crédit,

  • de répondre toujours plus rapidement aux demandes de crédit de nos clients,

  • et d’offrir une expérience client simplifiée, favorisant ainsi l’acquisition de nouveaux clients.

La création d’un credit score permettant l’évaluation automatisée des demandes de crédit est un élément crucial dans la stratégie de l’équipe Tech et plus globalement de Karmen.

Nous recherchons un data scientist expérimenté capable de s’emparer de ce sujet et de le faire avancer avec pragmatisme et efficacité. C’est une occasion unique de travailler sur un projet passionnant, inédit et avec un impact stratégique à long-terme très important.

En rejoignant Karmen, vous aurez l’opportunité de :

  • Contribuer à l’élaboration d’un credit score pour Karmen, des études statistiques à l’entraînement de modèle puis à la mise en production de ceux-ci.

  • Voir l’impact direct de votre travail sur notre activité et sur la réussite de l’entreprise dans son ensemble.

  • Participer à une culture d’entreprise où chaque contribution est valorisée.

De plus, nous attachons beaucoup d’importance à produire un code de qualité car la moindre erreur peut avoir des répercussions importantes sur notre business.

Ce poste est idéal pour développer non seulement vos compétences techniques mais aussi votre capacité à mener ce genre de projets à bien de A à Z.

Vos principales missions

  • Participer à l’amélioration de notre algorithme de catégorisation de transactions financières.

  • Collaborer avec les équipes crédit pour comprendre leurs besoins et intégrer si besoin de la connaissance métier dans notre algorithmes de catégorisation et le futur credit score.

  • Mener à bien le projet de credit score Karmen permettant d’améliorer notre efficacité opérationnelle. Conduire des études statistiques, sélectionner des variables discriminantes, entraîner des modèles.

  • Mettre en production les algorithmes de classification et de credit score.

  • S’assurer que le nouveau code respecte nos critères de qualité, participer aux revues de code et partager les bonnes pratiques avec tes pairs.


Preferované skúsenosti

Compétences techniques

  • D’excellentes connaissances de Python pour la data ; au moins 3 ans d’expérience sur des problématiques data avec le langage.

  • Des connaissances plus ou moins approfondies des technologies suivantes : BigQuery, Vertex, DBT, SQL.

  • D’excellentes capacités à appréhender rapidement de nouvelles connaissances et à être force de proposition.

  • Une volonté d’écrire du code de qualité et une bonne compréhension des enjeux stratégiques associés au poste.

  • Une formation de type ingénieur, voir un doctorat, en sciences des données ou dans une discipline reliée aux statistiques.

Savoirs-faire

  • Une excellente capacité de synthèse et de communication : pouvoir s’adapter à chaque interlocuteur est clé.

  • Faire preuve de beaucoup de pragmatisme : distinguer ce qui est primordial de ce qui est accessoire. Faire preuve d’intuition pour prendre les bons raccourcis.

  • Eventuellement, des connaissances sur la réalisation de credit score ou de scores similaires (domaines de l’assurance, de la finance).

  • Un fort intérêt pour l’aventure Karmen et une motivation durable.


Náborový proces

  • Un premier échange de 45’ avec Grégoire, CTO, pour se présenter mutuellement et valider le fit,

  • Un case study à la maison, revu sur place avec l’équipe technique Karmen pour valider vos compétences techniques et votre compréhension de nos problématiques,

  • Un échange avec Marc, data advisor,

  • Un échange avec Gabriel, CEO.

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