Data Scientist / ML Engineer Senior – Credit Risk, MLOps & IA - Freelance

Taux journalier (TJM): 700€

Dans le cadre d’une feuille de route IA ambitieuse, l’objectif est d’accélérer l’intégration du Machine Learning, du Deep Learning, du NLP et des solutions d’IA Générative afin de mieux exploiter les données, optimiser les processus opérationnels et améliorer l’expérience client.

La priorité porte sur une expertise solide en Machine Learning traditionnel, avec une forte capacité d’engineering pour industrialiser les modèles et les intégrer dans un système d’information cible. Une expérience métier dans les environnements de scoring non réglementaire, d’octroi de crédit, de comportement client ou de recouvrement est fortement attendue. Une expérience en IA Générative constitue un plus apprécié.

La mission couvrira plusieurs axes.

Credit Risk Scoring

Vous interviendrez auprès des équipes Risque et Validation afin de concevoir, optimiser et industrialiser des modèles de scoring d’octroi et de comportement.

Vos missions incluront notamment :

• Concevoir, entraîner et comparer différents modèles de scoring.

• Explorer des approches innovantes tout en garantissant leur robustesse, leur explicabilité et leur exploitabilité métier.

• Contribuer à la stabilité du coût du risque grâce au déploiement de solutions fiables et monitorées.

• Mettre en place le suivi de performance des modèles, le backtesting, le monitoring de dérive des données et de dérive conceptuelle.

• Collaborer étroitement avec les experts métiers, les équipes Risque, Paiement, Digital, Fraud et Conformité.

AI Solutions & Industrialisation

Vous contribuerez à l’intégration de modèles d’IA dans les parcours digitaux, notamment sous forme d’API temps réel.

Les objectifs seront de :

• Déployer des modèles ML dans des environnements industrialisés.

• Participer à l’architecture technique des solutions IA, en appliquant les bonnes pratiques Cloud, MLOps et Software Engineering.

• Développer des API robustes pour des cas d’usage tels que le scoring temps réel, la personnalisation d’offres de paiement ou l’automatisation de décisions opérationnelles.

• Collaborer avec les équipes Produit et IT pour assurer une intégration fluide, maintenable et scalable.

IA Générative

En complément du socle Machine Learning, vous pourrez contribuer à des cas d’usage d’IA Générative visant à transformer les processus internes et la relation client.

Les travaux pourront porter sur :

• Le prototypage et le déploiement en production de solutions basées sur des LLM, du RAG ou des agents.

• L’automatisation de tâches complexes d’analyse documentaire.

• La mise en place d’architectures agentiques pour des cas d’usage Risque, Marketing, Audit ou Support Client.

• L’évaluation, l’optimisation et le monitoring des performances des agents : cohérence, diversité, pertinence, RAGAS, LLM as a Judge.

Plus largement, la mission consistera à prendre en charge tout le cycle de valorisation de la donnée : identification des sources pertinentes, collecte, analyse de qualité, redressement, préparation, modélisation, évaluation, data visualisation, storytelling, puis intégration des résultats dans les outils et processus métiers.

Vous serez également amené à traduire des problématiques métiers en problèmes statistiques ou mathématiques, puis à restituer les résultats de manière claire, exploitable et orientée décision.