POSTE : Data Scientist Alternance H/F DESCRIPTION : L'alternance à DSTI est une passerelle vers l'excellence, offrant une formation de haut niveau sans coût pour l'étudiant, et mariant habilement pratique et théorie pour une immersion réussie dans le monde professionnel. Nous rechercons deux profils Data Scientist pour une entreprise du secteur bancaire. Prêt à nous rejoindre pour relever un challenge dans un environnement international et évolutif ? Avantages : tickets restaurant + mutuelle + remboursement transports en commun à hauteur de 50% PROFIL : Afin de renforcer notre équipe, nous recherchons 2 Data Scientist H/F pour une alternance de 2 ans, au sein de notre Direction Data - Pôle Data Sciences qui couvre principalement les sujets de Scores Risque / Fraude / Recouvrement/ Marketing. - Missions : Contribuer à la mise en place et au suivi de modèles de scores o Création de nouveaux scores (outil : Dataiku) o Mesure et Analyse de la performance de scores existants : robustesse dans le temps, déformation de populations, dégradation des modèles, effets de saisonnalité, confrontation réalité vs. Projections en termes d'acceptation et d'impayés o Proposition d'optimisations pour les futures modélisations o Automatisation / Industrialisation des suivis de KPIs / Reportings (outil : Tableau) o Mise en place et monitoring de projets de machine learning - Accompagner les BU Commerce, Risque, Fraude et Finance au quotidien pour répondre à leurs besoins via de nouvelles solutions statistiques (scores, segmentations ou autre) - Collaborer aux évolutions des outils et méthodes dans un environnement de datascience (cloud et big data) où le temps réel est une contrainte forte - Votre profil : Rigoureux, organisé et très autonome, vous savez vous adapter à un environnement complexe et collaborer avec des profils différents. Vous connaissez l'environnement Cloud, êtes très à l'aise avec les bases de données et leur manipulation (SQL comme NoSQL). Les langages statistiques (Python, R) n'ont pas de secret pour vous, et vous avez des connaissances solides en statistiques et mathématiques (probabilités, statistiques descriptives, modélisation)