Data Scientist / MLOps – Crédit & Scoring
publiée le 6/9/2026 5:18:44 PM
Tu veux construire un modèle ML qui va réellement remplacer un système expert en production dans une grande banque ? C'est exactement ce que propose cette mission. L'objectif : remplacer des business rules par un modèle Machine Learning interprétable, dans un environnement crédit/scoring réglementé. Tu intègreras l'équipe Scoring & Provisioning Models (une quinzaine de quants/data scientists), sous la direction du Head of Models. Construire la base de données et la variable cible (défaut). Réaliser l'analyse exploratoire et proposer plusieurs architectures de modèles. Mettre en place un module d'explicabilité (SHAP / LIME). Comparer les performances du modèle ML vs les règles expertes existantes. Piloter avec le Data Office l'étude d'APIsation du modèle. Proposer une méthodologie de détection de drift. Livrer un rapport de démarche et de faisabilité d'implémentation. Le profil qu'on cherche : expérience en production d'un modèle black box (XGBoost, LightGBM, Random Forest), Python niveau avancé, maîtrise opérationnelle de Dataiku (non négociable), expérience scoring crédit appréciée (sinon scoring assurance, telecom ou retail), capacité à présenter des résultats techniques à un public non-expert. Envoie-moi un message ou un CV. Île-de-France
Voir cette mission avec l'extension Tarss