Taux journalier (TJM): 530
Au sein d'une équipe Data & Digital spécialisée dans les services financiers, vous contribuerez à la valorisation des données clients afin d'optimiser les performances marketing, d'améliorer l'expérience utilisateur et de développer de nouveaux cas d'usage autour du Machine Learning et de l'IA générative.
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Concevoir et optimiser des modèles de segmentation client (RFM, comportementale) et de scoring (attrition, appétence, valeur vie client).
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Développer des algorithmes de réconciliation et de rapprochement de données multi-sources afin d'unifier les profils clients.
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Analyser les refus de paiement et identifier les facteurs impactant la satisfaction client.
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Explorer de nouveaux cas d'usage de l'IA générative appliqués aux parcours clients.
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Développer, déployer et maintenir des modèles de Machine Learning robustes et scalables en production.
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Préparer, nettoyer, transformer et analyser les données pour alimenter les modèles.
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Assurer le suivi des performances, la maintenance et l'amélioration continue des solutions existantes.
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Documenter les méthodes, les algorithmes et les résultats obtenus.
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Langages & Data Science : Python, Pandas, NumPy, SciPy.
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Machine Learning : Scikit-learn, TensorFlow ou PyTorch.
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Cloud : GCP ou environnement équivalent.
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Data & Visualisation : SQL, bases de données relationnelles ou documentaires, Matplotlib, Seaborn ou Plotly.
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Industrialisation : Git, CI/CD, versionning des données et modèles, tests automatisés, Sonar et observabilité.
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Développement logiciel : bonnes pratiques de conception, qualité et maintenabilité du code (SOLID, YAGNI).
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Méthodologie : environnement Agile, notamment Scrum, et participation à l'ensemble du cycle de vie des applications, de la conception au run.
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