Descriptif du poste: Dans un contexte où les données sont au cœur de la stratégie des institutions financières, nos équipes accompagnent les métiers dans la mise en place de plateformes analytiques performantes et alignées sur les standards d'architecture du secteur bancaire. En tant que Data Scientist doté de compétences transverses en IA, développement, cloud, cybersécurité et architecture (logicielle et d'entreprise), vous jouerez un rôle central dans la valorisation de la donnée et l'évolution cohérente du système d'information. Vous contribuerez au développement de modèles avancés, à leur intégration au sein d'architectures robustes, et à la transformation data des directions métier. Vos responsabilités incluront : * L'analyse de données complexes issues des SI bancaires, des flux transactionnels et des sources multi-canaux, afin de dégager des tendances et d'optimiser les processus. * La conception de modèles de machine learning (prédiction, scoring, classification, détection d'anomalies) et leur intégration dans l'écosystème applicatif. * Le développement et la mise en production de solutions IA/NLP/LLM pour l'automatisation de l'analyse documentaire ou réglementaire. * La collaboration avec les Data Engineers et les équipes IT pour construire des pipelines robustes, scalables et sécurisés (PySpark, CI/CD, conteneurisation). * La contribution à l'amélioration continue des architectures data, des référentiels et des bonnes pratiques d'ingénierie logicielle. * L'intervention sur des sujets transverses : qualité et sécurité des données, performance des API, cohérence des architectures logicielles et d'entreprise (modélisation, urbanisation, référentiels, alignement métier-IT). * La participation aux projets de modernisation cloud (AWS, Azure, GCP) et à l'intégration des modèles via Docker, GitLab/Jenkins et les services d'orchestration. * Une veille technologique active sur l'IA, le cloud, la cybersécurité, l'architecture d'entreprise et les standards du secteur bancaire. Profil recherché: Le candidat idéal possède : * Un Bac+5 en informatique, systèmes d'information ou data science. * Une expérience d'au moins 2 ans en Data Science, idéalement en milieu bancaire ou réglementé. * Une maîtrise avancée de Python, SQL, Git et des pratiques de développement collaboratif. * Une expérience confirmée en machine learning (scikit-learn, XGBoost, PyTorch, Keras, TensorFlow). * Des compétences solides en NLP/LLM et dans l'industrialisation des modèles (Docker, GitLab, Jenkins). * Une bonne compréhension de l'architecture logicielle (microservices, APIs, modèles de données) et de l'architecture d'entreprise (modélisation, référentiels, urbanisation, alignement métier-SI). * Des connaissances en sécurité des systèmes, cloud computing et intégration API. * Des connaissances des outils Big Data et des solutions de visualisation. * Un esprit analytique, une forte capacité d'adaptation et une aisance dans les environnements techniques transverses. * Bilingue en anglais.