POSTE : Data Scientist H/F DESCRIPTION : Data Scientist F/H Leader français en gestion et acquisition de créances, iQera accompagne les grandes entreprises et les institutions financières à chaque étape de leur relation financière client en associant culture de l'excellence opérationnelle, intelligence artificielle & humaine. iQera aspire à créer la différence à travers ces convictions : Réaliser l'inédit Jouer Collectif Laisser une empreinte positive Plus que des CV, iQera recherche avant tout des personnalités qui font la différence. L'entreprise veut bâtir une communauté de collabor'acteurs engagés et atypiques qui sont curieux d'apprendre, ont envie de trouver leur voie, s'épanouir et donner du sens à leur métier. Le Groupe s'appuie actuellement sur une tribu de plus de 2200 collaborateurs répartis sur 15 sites dans 6 pays. Vos missions au sein de notre Tribu L'équipe "Portfolio Management" est chargée d'assurer la valorisation des investissements dans des portefeuilles de créances civiles ou commerciales ainsi l'analyse de la performance financière et des moyens opérationnels mis en oeuvre pour maximiser la rentabilité des investissements passés. Ces portefeuilles proviennent principalement des actifs non performants de banques françaises. Les principales thématiques abordées par l'équipe comprennent le pilotage de la performance, le pricing des encours unsecured et l'optimisation de la gestion et des prévisions grâce au développement et à l'utilisation de l'intelligence artificielle et de modèles prédictifs. Le data scientist occupe une position stratégique au sein de notre entreprise de recouvrement. Son rôle central consiste à exploiter les données pour optimiser nos processus opérationnels et nos décisions. En utilisant des techniques avancées d'intelligence artificielle, il développe des modèles prédictifs pour anticiper le comportement de paiement des débiteurs, ce qui nous permet d'allouer nos ressources de manière plus efficace et d'optimiser nos actions de relance. De plus, en automatisant la saisie et l'analyse des données grâce à des technologies comme l'OCR et la conversion de la parole en texte, il accélère nos opérations et réduit les erreurs. Grâce à ces efforts, nous visons à maximiser nos revenus, à rationaliser nos coûts et à garantir le respect de nos plans d'investissement, tout en offrant une expérience client optimale et en minimisant les risques. Vos missions : - Développement de modèles de scoring : Concevoir, développer et mettre en oeuvre des modèles prédictifs, en utilisant des techniques telles que la régression logistique, les arbres de décision Ces modèles prennent en compte diverses variables pour prédire la probabilité de paiement, de défaut, de joignabilité permettant ainsi une allocation plus efficace des ressources et une optimisation des actions de relance - Suivi de la performance à l'aide de modèles : Élaborer des modèles de suivi de la performance pour évaluer l'efficacité des investissements, en analysant les écarts entre les prévisions et les résultats réels, et en identifiant les facteurs influençant ces écarts - Analyse de données avancée : Utiliser des techniques d'analyse de données avancées telles que l'apprentissage automatique et le traitement du langage naturel pour extraire des informations significatives à partir de données non structurées ou complexes - Optimisation des processus : Appliquer des techniques d'optimisation pour améliorer l'efficacité opérationnelle, que ce soit en optimisant les processus internes ou en proposant des recommandations pour améliorer les décisions stratégiques - Recherche et développement en IA : Effectuer une veille technologique et participer à la recherche et au développement de nouvelles méthodes et algorithmes en intelligence artificielle pour répondre aux besoins spécifiques de l'entreprise Votre profil différenciant Diplômé(e) d'une école d'ingénieur ou autre formation diplômante en datascience. Connaissance approfondie des modèles et techniques d'analyses statistiques. Connaissance approfondie des techniques d'intelligence artificielle, y compris le traitement du langage nature Maîtrise des outils et langages de programmation tels que Python, R, SQL, et des bibliothèques associées (scikit-learn) Compétences relationnelles et rédactionnelles en français. Aptitude à travailler avec des données non structurées et à les transformer en informations exploitables Doté d'un fort esprit d'analyse et de synthèse. Organisé(e), autonome et proactif(ve) Connaissance des NPL serait un plus Forts de notre positionnement marché, d'une culture portée par la tech