Le saviez-vous ? Créateur de lhypermarché, 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 sengagent, 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 : Data Scientist (F/H) en CDD Contexte 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. Vos missions * Modélisation et Analyse Prédictive : o Concevoir et déployer des algorithmes de Machine Learning pour le scoring de crédit et la détection de la fraude. o Développer des modèles de segmentation et de propension pour optimiser le multi-équipement et la fidélité des porteurs de la Carte PASS. o Créer des modèles de prédiction d'attrition (Churn) pour anticiper les départs clients et affiner les stratégies de rétention. o Assurer la maintenance et l'amélioration continue des modèles existants pour garantir leur performance dans le temps. * Exploration et Préparation de Données (Data Preparation) : o Identifier, collecter et agréger des sources de données variées issues de l'écosystème Carrefour (transactions, parcours web, interactions agences). o Réaliser le nettoyage, la structuration et l'enrichissement des données pour assurer leur fiabilité avant modélisation. o Explorer les données (EDA) pour identifier des corrélations et des opportunités business inédites. * Support aux Directions Métiers et Industrialisation : o Traduire les problématiques business (Risques, Marketing, Finance) en solutions data actionnables. o Accompagner l'industrialisation des modèles en collaboration avec les équipes Data Engineer et IT. o Restituer les résultats des analyses et modèles de manière synthétique et visuelle (Data Visualization) auprès des parties prenantes non expertes. * Veille Stratégique et Innovation : o Assurer une veille constante sur les nouvelles technologies (IA Générative, Deep Learning) et les évolutions réglementaires liées à la data en banque. o Participer à des projets transverses de transformation numérique et d'innovation technologique au sein du Groupe. * Gouvernance et Qualité de la Donnée : o Contribuer à la documentation des modèles et au respect des normes d'éthique et de protection des données (RGPD). o 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 lobjet dun 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 dévaluation * 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. Votre Profil * 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 te...