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Publié il y a 3 jours

Data Scientist H/F

Entreprise
Localisation
Sèvres - 92
Sur site
Type de contrat
Niveau
Rémunération
Pas de salaire renseigné

Salaire du marché

Médiane du marché
45k€
Estimation
40k€fourchette habituelle53k€

Cette offre n'affiche pas de salaire. D'après 87 offres pour ce poste (tous niveaux, France), le marché se situe autour de 45k€ (40k€–53k€).

Médiane du marché
500€/j
Estimation
450€/jfourchette habituelle575€/j

Cette offre n'affiche pas de TJM. D'après 21 offres pour ce poste (tous niveaux, France), le marché se situe autour de 500€/j (450€/j–575€/j).

TJM du marché pour Data Scientist en France : médiane 500 €/jour, P25–P75 : 450–575 €/jour, n = 21 offres. TJM Python à Paris

Salaire du marché pour Data Scientist en France : médiane 45 000 €/an, P25–P75 : 40 000–52 500 €/an, n = 87 offres. Salaire Python à Paris

Baromètre TJM et salaires IT

Description du poste

Le besoin

Contexte de la mission

Au sein de la Direction Data Science & IA d'un grand groupe bancaire, le consultant intégrera le pôle Clients & Produits, qui réalise des analyses sur le fonds de commerce de la banque de détail.

Ce pôle intervient notamment sur le cadrage des besoins métiers, la réalisation d'études clients structurantes - profiling, analyses descriptives, cohortes, segmentation - ainsi que sur la modélisation des comportements clients afin de contribuer aux enjeux de conquête, fidélisation et réduction de l'attrition.

Dans un contexte de forte concurrence et d'évolution du fonds de commerce, la mission vise plus particulièrement à améliorer et créer des KPI permettant de mieux comprendre les comportements et l'équipement bancaire des clients, en collaboration avec un collaborateur interne.

Environnement de travail

  • Localisation : Sèvres

  • Temps plein

  • Télétravail : Oui

  • Date de démarrage de mission : 12/10/2026

  • Mission longue

Détails de la mission

Missions principales

Objectifs

  • Produire des analyses permettant de mieux comprendre les comportements et l'équipement des clients de la banque de détail.

  • Définir, améliorer et fiabiliser les indicateurs / KPI clients.

  • Exploiter d'importants volumes de données bancaires afin de produire des analyses directement actionnables par les métiers.

  • Contribuer à l'industrialisation et à la pérennisation des analyses réalisées.

Finalités

Les travaux porteront notamment sur les thématiques suivantes :

  • Multi-bancarisation

  • Identification de la banque principale / banque du quotidien / banque d'épargne

  • Domiciliation des revenus

  • Plus largement, analyse du fonds de commerce et de l'équipement bancaire des clients.

Attributions

Tâches & Activités principales

  • Échanger avec les métiers afin de cadrer les besoins, définir la méthodologie et identifier les axes d'analyse.

  • Explorer et analyser de grands volumes de données bancaires.

  • Concevoir et améliorer des KPI clients.

  • Réaliser des analyses descriptives, segmentations, profiling et analyses de cohortes.

  • Développer les traitements et analyses dans Dataiku DSS.

  • Utiliser SQL, Python et PySpark pour les traitements de données.

  • Présenter et restituer les résultats aux différentes directions métiers.

  • Documenter les traitements et travaux réalisés.

  • Travailler en collaboration avec les équipes internes Data Science et métiers.

Livrables attendus

  • Analyses et présentations PowerPoint destinées aux métiers.

  • Restitution des travaux auprès de différentes directions : Marketing, Distribution & Développement Omnicanal, Finance, Stratégie...

  • Projets Dataiku associés aux analyses réalisées.

  • Documentation fonctionnelle et technique des travaux.

Suivi et vérifications

  • Validation de la pertinence et de la qualité des analyses et KPI produits.

  • Respect des délais associés aux différents travaux.

  • Fiabilité et reproductibilité des traitements de données.

  • Documentation des analyses et traitements réalisés.

Reporting

  • Présentation régulière des analyses auprès des métiers demandeurs.

  • Restitution des résultats sous forme de présentations synthétiques et actionnables.

  • Participation aux différentes instances et comités de restitution selon les besoins.

Exigences du poste

Compétences requises

  • Python
  • PySpark
  • SQL
  • Dataiku
  • Microsoft Office

Un plus

  • Artificial Intelligence
  • Reporting / Dashboards
  • Finance (domaine)
  • Data Science
  • Documentation technique

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Plan d'action

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