Vous souhaitez vivre une aventure aussi unique que vous ? Tout commence ici, au Crédit Agricole !
En choisissant de faire partie de notre équipe, vous intégrez un groupe bancaire coopératif et mutualiste puissant, 1er financeur de l’économie française, implanté dans 46 pays, fort de 157 000 collaborateurs en France et à l’international, qui agissent chaque jour pour répondre aux besoins de nos 54 millions de clients, dont 12,1 millions de sociétaires.
LCL - Fonctions Centrales
En tant que Lead Data Scientist et MLOPS du LCL au sein de la Direction Marketing Client, vous serez responsable de la conception, du développement, du déploiement et de la maintenance de différentes solutions de Machine learning permettant d’améliorer notre satisfaction client et de la valeur additionnelle.
Vous aurez pour missions principales de :
- Maximiser l’impact des solutions de machine learning dont vous aurez la responsabilité
- Participer à l’évolution des solutions bout en bout (Site web, contenus clients, pression marketing, etc)
- Superviser le cycle de vie complet des projets ML : Exploration, modélisation, industrialisation et monitoring.
- Coordonner les équipes Data Scientist, Data Engineer et Tech pour garantir l’intégration fluide des solutions développées
- Concevoir des pipelines ML permettant de répondre à nos enjeux clients et business tout en optimisant la FinOps
- Participer à la construction de l’architecture technologique marketing afin d’optimiser la chaine de valeur marketing (Data, l’IA, l’orchestration des campagnes et le contenu)
- Accompagne l’équipe dans les bonnes pratiques de code et de documentation et de peer-review
Ce que le poste va vous apporter :
Votre évolution professionnelle compte pour nous. Chaque année, plus de 3000 collaborateurs réalisent une mobilité au sein de LCL, soit un taux de plus de 18% par an.
Formation en MLOPS/IT/IA
Data Science / Machine Learning
- Langages : Python (pandas, scikit-learn, PyTorch, TensorFlow), SQL
- MLOps : MLflow, Airflow, CI/CD
- Outils de développement et versionning : Visual Studio/Pycharm, Git
- DataOps : DBT/DVC
- Cloud : AWS, Azure ou GCP
- Bonne compréhension des architectures data/marketing (CDP, CRM, plateformes d’orchestration de campagnes, CMS, DAM…)
