Description du poste : Contexte Contexte Pour un acteur majeur de la gestion et du transport de fonds, nous recherchons un Data Scientist à forte composante économétrie. La mission porte sur la prévision des volumes de retraits d'espèces sur un parc de points physiques (DAB, agences, sites), à partir du croisement de sources de données multiples. L'objectif : construire des modèles fiables permettant d'estimer la demande en cash par lieu, pour optimiser l'approvisionnement et la logistique associée. Missions Missions***Collecter, consolider et fiabiliser des données hétérogènes (historiques de transactions, données géographiques, calendaires, socio-démographiques, événements locaux Construire et calibrer des modèles économétriques et statistiques pour estimer et prévoir les volumes de retraits par point de service***Identifier et quantifier les variables explicatives (saisonnalité, localisation, jours fériés, événements, contexte socio-économique)***Mesurer la performance des modèles et itérer***Documenter la démarche et restituer les résultats à des interlocuteurs métier Description du profil : Profil recherché***Data Scientist confirmé avec un socle solide en économétrie (modèles de régression, séries temporelles, modèles à variables explicatives, tests statistiques)***Maîtrise de Python (pandas, scikit-learn, statsmodels) et/ou R***Bonne pratique du SQL et de la manipulation de gros volumes de données***Capacité à traduire un besoin métier en approche statistique, et à restituer clairement***Une expérience en prévision de la demande (forecasting) et/ou dans le secteur bancaire, monétique, retail ou logistique est un vrai plus