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Data Scientist H/F
CGI FINANCE —Lille (59)
- De 30 000 € à 45 000 € par an
- Ingénierie
- Master
- SQL
Postuler rapidement
Data Scientist H/F
Crédit Agricole Personal Finance & Mobility —Roubaix (59)
- Master
- SQL
- Esprit d'analyse
Data analyst pilotage Modele et Etudes - CDD - Roubaix H/F
Crédit Agricole Personal Finance & Mobility —Roubaix (59)
- Finance
- Esprit d'analyse
- Niveau Licence
Business Analyst Data Quality F/H
Cenisis —Lille (59)
- Ingénierie
- Master
- Sens de l'organisation
Data Analyst H/F
ASITIX —Lille (59)
- De 34 000 € à 45 000 € par an
- Oracle
- Java
- Master
Data Analyst / Analytics Engineer H/F CDI 35h
Le Fourgon —Wambrechies (59)
- Temps plein
- Ingénierie
- Master
- SQL
Postuler rapidement
Data Scientist (F/H)
SYNERGIE —Villeneuve-d'Ascq (59)
- De 45 000 € à 55 000 € par an
- Informatique
- Service client
- Anglais
[MDO] Business Analyst - Data (IT) / Freelance
ISUPPLIER —Marcq-en-Barœul (59)
- De 400 € à 550 € par jour
- SQL
Data Analyst (H/F) (IT) / Freelance
Insitoo Freelances —Lille (59)
- De 100 € à 465 € par jour
- Anglais
- SQL
- Bureautique
Data Analyst expérimenté(e)
Solutec —Lille (59)
- Azure
- Master
- SQL
Non-Permanent Faculty in Econometrics, Data Analysis, and Quantitative Methods
IÉSEG School of Management —Lille (59)
- Anglais
- Master
- Niveau Licence
Data Business Analyst
VISIAN —Lille (59)
- Anglais
Data Scientist / Machine Learning Engineer Confirmé F/H
ONEY —Croix (59)
- Azure
- Python
Data Scientist / AI Engineer Senior
RIDCHA DATA —Croix (59)
- Azure
- Intelligence artificielle
- Python
Data Scientist Senior F/H
Cenisis —Lille (59)
- Informatique
- Master
- Compétences en communication
Consultant Business Analyst Back Office Asset Management | VNI, Fund Accounting & Data (IT) / Freelance
NOVAMINDS —Lille (59)
- 720 € par jour
il y a 4 jours
Data Analyst Senior (H/F)
Extia —Lille (59)
- De 40 000 € à 50 000 € par an
- Azure
- Master
- SQL
Offre de Stage (6 mois) : Data Analyst / Data Engineer (Automatisation) – F/H
Decathlon United —Villeneuve-d'Ascq (59)
- Temps plein
- Master
- SQL
- Python
AI Engineer / Data Scientist GenAI H/F
Groupe LR Technologies —Lille (59)
- De 50 000 € à 65 000 € par an
- Télétravail partiel
- Niveau Doctorat
- Ingénierie
- Master
Data Scientist H/F (IT) / Freelance
Insitoo Freelances —Lille (59)
- De 306 € à 521 € par jour
- SQL
- Python
il y a 11 jours

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data scientist jobs near roncq, hdf

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Data Scientist H/F

CGI FINANCE -
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Détails de l'emploi

CDI
De 30 000 € à 45 000 € par an

Qualifications

Statistique
Ingénierie
R
Master
SQL
Python
Data science

Description complète du poste

À propos de nous

Nous sommes…

Avec 3,8 milliards d'Euros de financement en 2023 la société CGI FINANCE, filiale de Société Générale, se positionne en tant que leader des établissements financiers indépendants.

Acteur majeur sur le marché français, depuis 1951, nous disposons d'un réseau de 19 agences et en France.

En tant que financeur, employeur et acteur de la société, CGI FINANCE s’engage avec une politique de Responsabilité Sociétale d’Entreprise forte, récompensée et reconnue dans la région Hauts-de- France et dans le groupe Société Générale.

Leader des financeurs indépendants automobile en France, leader du financement nautique en Europe et acteur majeur du regroupement de crédits, pour CGI FINANCE, la réussite réside dans sa force : ses 1 000 financeurs créatifs et talentueux animés par les valeurs fortes de créativité, engagement, solidarité et expertise. Ensemble, ils contribuent chaque jour à la qualité de ses services et à son rayonne

Mission

Au sein de la direction SDD, vous intervenez comme Data Scientist complet, capable de concevoir, développer, industrialiser et faire évoluer des modèles de machine learning au service des enjeux métier (valorisation, risque, pilotage marché, IA).

Vous travaillez sur des problématiques concrètes à fort impact : valorisation de véhicules, analyse des dynamiques de marché, pilotage du risque et déploiement d’usages IA, en lien direct avec les équipes métiers, data et IT.

1. Développement de modèles machine learning (end-to-end)

Concevoir, développer et challenger des modèles de machine learning (régression, classification, séries temporelles, etc.).
Réaliser l’ensemble de la chaîne :
- exploration / compréhension des données
- feature engineering
- entraînement, tuning, validation
- évaluation et backtesting
Assurer la robustesse, la stabilité et la performance des modèles dans la durée.

2. Industrialisation et mise en production

Mettre en production les modèles et garantir leur bonne intégration dans les chaînes de traitement.
Participer à la structuration de pipelines data / ML (préparation, scoring, monitoring).
Mettre en place des dispositifs de suivi de performance, de dérive et de recalibrage.

3. Data engineering & manipulation de données

Construire et exploiter des datasets complexes (internes / externes, marché, risque, véhicules).
Travailler sur des volumétries importantes dans un environnement type Snowflake / SQL.
Structurer, nettoyer et fiabiliser les données utilisées par les modèles.

4. Cas d’usage métier

Développer des modèles autour de :
- la valorisation des véhicules et des prix de marché
- l’analyse et le pilotage du risque
- la compréhension des dynamiques marché
Traduire les problématiques métier en approches quantitatives et proposer des solutions concrètes.

5. Veille et innovation en IA

Assurer une veille active sur les méthodes ML, IA et data science.
Tester et intégrer de nouvelles approches (notamment autour de l’IA générative et des outils data modernes).
Contribuer à la diffusion des pratiques data science et à l’animation des sujets IA au sein de la direction.

Profil

Formation supérieure (école d’ingénieur / master) en statistique, data science, mathématiques appliquées ou équivalent.
3 à 7 ans d’expérience en data science avec réalisation concrète de modèles ML en production.
Expérience avérée sur des projets couvrant tout le cycle de vie d’un modèle.

Compétences techniques clés

Très bonne maîtrise de Python et R (librairies ML / data science)
Bonne maîtrise de SQL et manipulation de données
Expérience sur environnements data type Snowflake ou équivalent
Connaissance des pratiques :
- feature engineering
- validation de modèles
- monitoring / drift
- MLOps (même partiellement)

Ce qui fera la différence:

La capacité à passer de la donnée brute à un modèle robuste exploité en production
La compréhension des enjeux métier (pricing, risque, marché)
Le goût pour les sujets complexes avec forte composante analytique
L'autonomie, rigueur et esprit critique sur les modèles

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