Data Scientist

Fiche métier : Data Scientist

Un Data scientist, est un expert de la science des données qui explore et analyse les données brutes pour les transformer en informations exploitables et utiles. La Data science est un mélange disciplinaire entre le développement d’algorithmes, la technologie et la data inférence qui permet d’utiliser les données de manière créative pour générer de la valeur.

MISSIONS

Généralement rattaché au département R&D, le Data scientist est à la croisée de plusieurs métiers, il mêle à la fois l’expertise mathématique, la technologie et le business. Le développement d’un data product et le minage de données fait appel à la faculté de voir les données à travers un prisme quantitatif. Les dimensions, les textures et les corrélations entre les données peuvent être traduites de façon mathématique et de vastes problèmes auxquels font face les banques peuvent être résolus à l’aide de modèles analytiques qui reposent sur des mathématiques pures.

La clé du succès réside dans le fait de comprendre les mécaniques de ces modèles.

  • Travailler en étroite collaboration avec les Quants, les business stakeholders et MOA IT pour traduire les exigences métier en modèle de données logique
  • Définir les attributs uniques nécessaires pour fournir une définition métier de chaque objet
  • Capturer le modèle dans l’outil de modélisation en place
  • Produire une documentation claire et concise pour le modèle existant
  • S’assurer que le modèle est ancré dans la réalité des besoins de la banque
  • Résoudre les problèmes de scapping et nettoyage de data
  • Maîtriser le Machine Learning, Deep Learning et l’analyse d’images
  • Évaluer le processus métier existant autour des paramètres du marché et créer une documentation décrivant les améliorations des processus (standardisation entre plates-formes, nettoyage des données, …)

ÉVOLUTIONS

Management d’équipe de Data scientists

COMPÉTENCES REQUISES

  • Maîtrise à la fois de la technologie, des données et des mathématiques
  • Maîtrise des langages de programmation et de manipulation de données, le plus souvent Python, R, SAS, SQL
  • Savoir naviguer habilement entre les différents langages
  • Penser de façon algorithmique
  • Avoir la faculté de résoudre des problèmes complexes
  • Savoir manier des données pour narrer une histoire cohérente en utilisant des insights comme palier
  • Être doué d’une forme de créativité technologique

EXPÉRIENCES REQUISES

Première expérience appréciée en Data Science sur des projets complexes.

FORMATION

Ecole d’ingénieur complétée par un Master spécialisé en Data science

RÉMUNÉRATIONS

A partir de 45k€ pour les débutants