Le saviez-vous ?
Créateur de l’hypermarché, Carrefour reste fidèle à ses racines tout en se réinventant pour permettre à chacun de mieux manger : plus sain, plus local, plus responsable. Leader mondial de la distribution, nous sommes engagés pour la diversité, la RSE et la transformation digitale, tout en créant un environnement de travail inclusif et stimulant.
Nos atouts pour y parvenir ?
Un réseau multi format, multi métiers avec des collaborateurs passionnés, qui s’engagent, pour réussir la transition alimentaire pour tous.
Filiale bancaire du groupe Carrefour, Carrefour Banque commercialise depuis 30 ans une large gamme de produits financiers et d'assurances.
Depuis sa création, Carrefour Banque est fidèle aux valeurs du groupe Carrefour : offrir au plus grand nombre les meilleurs produits et services financiers aux prix les plus avantageux.
Carrefour Banque recherche pour sa direction Data Science et Strategy un :
Le Data Scientist exploite les données massives de Carrefour Banque (Carte PASS, crédits, assurances) pour créer des modèles prédictifs visant à optimiser les décisions stratégiques.
Au cœur d'un modèle omnicanal unique, il/elle transforme la donnée en leviers de performance pour affiner la connaissance client et personnaliser les offres commerciales. Son action est également déterminante pour sécuriser les transactions et optimiser les processus d'octroi de crédit dans un environnement réglementaire exigeant.
En traduisant des volumes complexes en indicateurs actionnables, elle soutient directement l'innovation technologique et la gestion rigoureuse des risques de l'entité.
Modélisation et Analyse Prédictive :
Concevoir et déployer des algorithmes de Machine Learning pour le scoring de crédit et la détection de la fraude.
Développer des modèles de segmentation et de propension pour optimiser le multi-équipement et la fidélité des porteurs de la Carte PASS.
Créer des modèles de prédiction d'attrition (Churn) pour anticiper les départs clients et affiner les stratégies de rétention.
Assurer la maintenance et l'amélioration continue des modèles existants pour garantir leur performance dans le temps.
Exploration et Préparation de Données (Data Preparation) :
Identifier, collecter et agréger des sources de données variées issues de l'écosystème Carrefour (transactions, parcours web, interactions agences).
Réaliser le nettoyage, la structuration et l'enrichissement des données pour assurer leur fiabilité avant modélisation.
Explorer les données (EDA) pour identifier des corrélations et des opportunités business inédites.
Support aux Directions Métiers et Industrialisation :
Traduire les problématiques business (Risques, Marketing, Finance) en solutions data actionnables.
Accompagner l'industrialisation des modèles en collaboration avec les équipes Data Engineer et IT.
Restituer les résultats des analyses et modèles de manière synthétique et visuelle (Data Visualization) auprès des parties prenantes non expertes.
Veille Stratégique et Innovation :
Assurer une veille constante sur les nouvelles technologies (IA Générative, Deep Learning) et les évolutions réglementaires liées à la data en banque.
Participer à des projets transverses de transformation numérique et d'innovation technologique au sein du Groupe.
Gouvernance et Qualité de la Donnée :
Contribuer à la documentation des modèles et au respect des normes d'éthique et de protection des données (RGPD).
Participer à l'amélioration des processus de collecte et de stockage de la donnée en lien avec les experts IT;
Des missions spécifiques pourront intervenir en fonction de l'activité du service et des projets en cours. Ces missions seront définies par la ou le manager et ferra l’objet d’un échange spécifique avec le collaborateur.
Moyens et outils mis à disposition
Environnement technique : Python, R, SQL, Spark.
Plateformes Cloud & Data : Google Cloud Platform (BigQuery, Vertex AI), AWS ou environnements On-premise.
Outils de Visualisation : Tableau, Power BI, Looker.
Collaboration : Jira, Git (GitLab/GitHub), Confluence.
Indicateurs de performance / Critères d’évaluation
Précision et fiabilité des modèles prédictifs (AUC, Lift, Gini).
Impact mesuré des modèles sur les indicateurs métiers (réduction du taux de défaut, augmentation du taux de cross-sell).
Qualité de la documentation technique et respect des délais de livraison.
Formation/Diplômes : BAC+5 (Master spécialisé en Data Science, Mathématiques Appliquées, Statistiques ou École d'Ingénieur).
Expériences souhaitées : Expérience de 3 à 5 ans en Data Science, idéalement acquise dans le secteur bancaire, de l'assurance ou du retail à forte volumétrie de données.
Certifications éventuelles : Certifications sur les plateformes Cloud (GCP/AWS) ou en Machine Learning appréciées.
Compétences techniques :
Maîtrise des techniques statistiques et des algorithmes de Machine Learning (Supervisé, Non-supervisé, NLP).
Expertise en manipulation de bases de données relationnelles et non-relationnelles (Big Data).
Solides connaissances des enjeux métiers bancaires (crédit à la consommation, gestion des risques).
Capacité à vulgariser des concepts complexes pour des interlocuteurs et interlocutrices métiers.
Aptitude à piloter des projets data de l'identification du besoin à la mise en production.
Rigueur scientifique dans le traitement et l'analyse de l'information.
Savoir-être :
Esprit Commerçant : Orienter les analyses pour répondre concrètement aux besoins des clients finaux et du business.
Esprit d’Initiative : Proposer de nouvelles approches et tester des solutions innovantes.
Esprit Collectif : Collaborer efficacement avec les équipes pluridisciplinaires (IT, Marketing, Risques)
Intéressement et participation
Mutuelle / prévoyance
Un comité d'entreprise dynamique et des perspectives d'évolution au sein du Groupe Carrefour.
Carrefour s’engage pour la santé et le bien-être de ses collaborateurs en leur proposant différents services : une solution gratuite pour faire du sport grâce à l'application Gymlib
🚀 Un rôle clé dans la transformation digitale de Carrefour Banque. 💡 Un environnement technologique moderne et stimulant (GCP, DevOps, IA, etc.). 👥 Une équipe dynamique et bienveillante avec de forts enjeux stratégiques. 📈 Des opportunités de montée en compétences et d’évolution rapide.
Chez Carrefour, nous avons à cœur de ne passer à côté d’aucun talent et sommes fiers de compter des équipes représentatives de la société dans son ensemble. Nous encourageons ainsi tous types de profils à postuler à cette offre et garantissons un processus de recrutement dénué de toutes formes de discriminations.