Sr Risk Data Scientist

Rejoignez notre organisation technologique dynamique et en pleine croissance ! Chez Parser, nous redéfinissons les paradigmes de productivité dans l'industrie du génie logiciel. Si vous êtes passionné par la technologie et désireux d'explorer les nouvelles tendances qui façonnent le comportement humain, cette opportunité est faite pour vous.

Notre équipe de Data Science Risque recherche un Data Scientist pour développer des modèles avancés d'apprentissage automatique et promouvoir la mesure, la stratégie et la prise de décision basée sur les données. Vous collaborerez avec les équipes Crédit, Risque, Produit, Ingénierie et Opérations pour améliorer le processus d'octroi de prêt, améliorer la détection des fraudes et soutenir l'atténuation des pertes. Vos efforts auront un impact direct sur la rentabilité de notre entreprise.

• Développer, mettre en œuvre et améliorer continuellement les modèles et stratégies d'apprentissage automatique soutenant divers processus de crédit et opérationnels, y compris les souscriptions, la gestion de comptes et de portefeuilles, l'amélioration du traitement des prêts, la détection des fraudes et l'atténuation des pertes.
• Identifier de manière proactive les opportunités d'appliquer des approches avancées d'apprentissage automatique (par exemple, algorithmes d'apprentissage supervisé et non supervisé, base de données et modélisation de graphes, GenAI, NLP, reconnaissance d'images) pour résoudre des problèmes commerciaux complexes.
• Explorer et tirer parti des logiciels/algorithmes d'apprentissage automatique internes, externes et open source.
• Collaborer avec l'équipe de gestion des risques modèles pour assurer que les modèles répondent aux exigences de rigueur et de gouvernance de haut niveau.
• Travailler en étroite collaboration avec les équipes Produit et Ingénierie pour le déploiement des modèles.
• Effectuer un suivi continu des modèles via la construction de tableaux de bord et le suivi des KPI.
• Présenter les performances et les insights des modèles aux leaders Crédit, Risque et des unités commerciales.

• Langages de programmation : Python, Java, R, SQL, Excel
• Frameworks : Jupyter, AWS, Spark/Hadoop, Tableau, TensorFlow, Scikit-learn, Seaborn, Matplotlib, NumPy, Snowflake, Pandas, Postman
• Microservices : Consommation de Services uniquement
• Bases de données : MongoDB, Snowflake, PostgreSQL
• Cloud : AWS, Snowflake

• Diplôme de licence en informatique, statistiques, mathématiques, physique, ingénierie ou un domaine quantitatif requis ; diplômes de maîtrise ou supérieur préférés.
• 6 ans ou plus d'expérience dans la création et le déploiement d'algorithmes statistiques ou d'apprentissage automatique dans un cadre commercial, y compris des méthodes telles que la régression, le clustering, la détection d'anomalies, les arbres de décision, les plus proches voisins, les machines à vecteurs de support, les méthodes d'ensemble, les réseaux neuronaux, l'apprentissage profond et les applications GenAI.
• Engagement à suivre continuellement les avancées en matière d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle pour mettre à jour vos connaissances et compétences.
• Expérience de travail en étroite collaboration avec les équipes Produit, Ingénierie et Gestion des Risques Modèles.
• Forte expérience en Python et SQL, écriture de code propre, maintenable, évolutif et robuste.
• Excellente connaissance des bases de données et des langages/outils associés tels que SQL, NoSQL, Hive.
• Compétences exceptionnelles en communication en anglais.

• Rejoignez une organisation avec une croissance à trois chiffres, qui change la façon dont les produits logiciels sont construits.
• Faites partie d'une communauté multiculturelle incroyable d'experts en technologie.
• Bénéficiez d'un package de rémunération très compétitif.
• Profitez d'un environnement de travail flexible et à distance.

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