Scientifique des données

Qui nous sommes

Provenir est la plateforme unifiée d'intelligence décisionnelle qui donne aux entreprises un contrôle total sur les décisions client de bout en bout, pour gérer les risques, stimuler la croissance et transformer les résultats commerciaux. En consolidant les données, les modèles d'IA, l'intelligence, les agents et la gouvernance dans un environnement décisionnel unique, Provenir permet aux équipes commerciales de configurer et de faire évoluer directement leur stratégie, tout en maintenant une fiabilité et une conformité réglementaire de niveau entreprise. Reconnu par plus de 120 institutions dans plus de 60 pays, Provenir traite plus de 4 milliards de décisions par an, transformant la cohérence architecturale en performance de risque durable et en valeur mesurable. Prêt à résoudre des défis importants, à travailler avec des entreprises clientes et à contribuer à façonner l'avenir de la prise de décision basée sur l'IA ? Rejoignez-nous.

À propos de l'intelligence appliquée mondiale

Global Applied Intelligence (GAI) est l’équipe qui transforme les capacités de la plateforme Provenir en résultats mesurables pour les clients. Nous déployons la science des données, l'IA appliquée et l'expertise en matière de livraison directement dans les engagements clients, en agissant en tant que conseillers et partenaires techniques de confiance, et non en tant qu'implémenteurs de back-office. GAI opère à travers des partenariats commerciaux régionaux soutenus par des pratiques mondiales, ce qui signifie que la bonne expertise atteint chaque engagement, quelle que soit la zone géographique.

Ce que vous ferez

Nous recherchons un Data Scientist pratique pour soutenir l’activité en croissance de Provenir. Dans ce rôle, vous aiderez les clients et les équipes internes à comprendre, créer et appliquer des solutions de science des données via notre plateforme AI Decisioning.

Vous travaillerez sur une gamme de cas d’utilisation analytiques et décisionnels, aidant à transformer les données, les modèles, les règles et les informations en résultats commerciaux pratiques. Ceux-ci peuvent inclure des domaines tels que la prise de décision client, l'analyse des risques, la prévention de la fraude, le recouvrement, la gestion des clients, l'efficacité opérationnelle et l'automatisation commerciale plus large.

Vous rejoindrez l’équipe mondiale de science des données de Provenir et travaillerez en étroite collaboration avec des collègues des domaines des ventes, de l’avant-vente, du GAI, des produits et de la technologie. Ce rôle allie prestation analytique pratique, communication avec les parties prenantes et exposition au travail en contact avec les clients. Il convient bien à quelqu'un qui aime résoudre des problèmes du monde réel et souhaite développer sa capacité à expliquer des solutions de science des données dans un environnement commercial.

Il s'agit d'un poste à distance, basé en Inde. Des déplacements occasionnels peuvent être nécessaires pour les réunions de l'équipe régionale et l'engagement des clients à Bangalore.

Vos responsabilités

– Soutenir les engagements des clients dans une gamme de cas d’utilisation de la science des données, de l’analyse et de la décision.

– Travailler avec les équipes internes et, le cas échéant, les clients pour comprendre les problèmes commerciaux, la disponibilité des données, les exigences analytiques et les résultats attendus.

– Créez, évaluez et expliquez des solutions analytiques, notamment des modèles prédictifs, des tableaux de bord, des règles de décision, des analyses de segmentation, des simulations et des informations commerciales.

– Utilisez Python et les bibliothèques communes de science des données pour nettoyer, explorer, transformer et analyser les données.

– Aider à préparer des résultats analytiques, des informations prêtes pour le client, des résumés des performances des modèles et des recommandations commerciales.

– Contribuer à la science des données aux activités de découverte, d’ateliers, de démonstrations et de livraison, avec le soutien de membres de l’équipe plus expérimentés.

– Aidez à expliquer comment l’apprentissage automatique, les règles, l’explicabilité, la surveillance et la prise de décision peuvent être appliqués au sein de la plateforme Provenir.

– Communiquer clairement les concepts techniques aux publics techniques et non techniques.

– Documenter l’analyse, les hypothèses, le code et les recommandations de manière claire et reproductible.

– Suivre et contribuer aux meilleures pratiques de l’équipe en matière de qualité du code, de documentation, de contrôle de version, de tests et d’actifs de livraison réutilisables.

– Collaborer avec des collègues mondiaux de la science des données pour partager les enseignements, améliorer les approches internes et soutenir une prestation cohérente dans toutes les régions.

Vos atouts et compétences

– Baccalauréat dans un domaine STEM et au moins 3 ans d’expérience en science des données, en analyse, en science de la décision, en apprentissage automatique appliqué ou dans un domaine connexe ; ou une maîtrise ou une expérience équivalente dans un domaine STEM connexe.

– Expérience dans la création, la validation ou l’interprétation de modèles d’apprentissage automatique en Python.

– Solides compétences en manipulation de données, y compris la fusion, le nettoyage, l’échantillonnage, le profilage et la préparation des données pour l’analyse.

– Expérience pratique de l’utilisation d’outils d’IA (par exemple Copilot, Codex, Claude Code, OpenCode, etc.) pour prendre en charge les travaux de codage, d’analyse ou de livraison.

– Capacité à équilibrer les performances du modèle, l’explicabilité, la complexité et la convivialité commerciale.

– Bonne compréhension des concepts courants d’évaluation de modèles tels que l’AUC, la précision, le rappel, la portance, la stabilité et la surveillance du modèle.

– Capacité à traduire les résultats analytiques en informations et recommandations claires.

– Confiant et à l’aise pour communiquer directement avec les clients ainsi qu’avec les parties prenantes internes, dans le cadre de la livraison et de la découverte du projet.

– Curieux, proactif et disposé à apprendre de nouveaux domaines commerciaux, méthodes analytiques et capacités de plateforme.

– Organisé et axé sur la livraison, avec la capacité de gérer plusieurs priorités dans un environnement en évolution rapide.

– Bien que cela ne soit pas essentiel, ce serait formidable si vous possédiez également l’un de ces atouts,

– Expérience dans les services financiers, les technologies financières, la banque, les prêts, les paiements, les assurances, les télécommunications ou tout autre secteur riche en données.

– Exposition à des travaux en contact avec les clients, à des ateliers, à des démonstrations de produits ou à des discussions commerciales interfonctionnelles.

– Expérience avec MLOps, déploiement de modèles, API, MLflow, CI/CD ou gouvernance de modèles de production.

– Familiarité avec les cas d’utilisation du risque de crédit, de la fraude, du recouvrement ou de la gestion des clients.

– Expérience dans la préparation de présentations, de documentation technique ou de résumés commerciaux pour des initiatives de science des données.

Processus d'entrevue

Le processus d’entretien serait généralement structuré comme suit : …

Source : Emplois à distance dans l'UE (https://euremotejobs.com/job/data-scientist-6/)