Fiche de poste
Data Scientist / ML Engineer ? Credit Risk & GenAI
Expérience : 5?7 ans
Contexte : IA / Risk / MLOps / GenAI
Contexte
Dans le cadre de sa feuille de route IA, Oney développe des solutions de :
Machine Learning
NLP
IA générative
pour optimiser le scoring crédit, les processus opérationnels et l?expérience client.
MissionsCredit Risk Scoring
Conception et optimisation des modèles de scoring
Entraînement, déploiement et monitoring des modèles
Suivi de la dérive et stabilité du coût du risque
Collaboration avec les équipes Risque et Validation
AI Solutions
Intégration de modèles ML en temps réel via API
Participation à l?architecture technique (Cloud / MLOps)
Industrialisation des modèles
GenAI
Prototypage et mise en production d?agents IA (LLM, RAG)
Automatisation de processus métiers (risque, marketing, support)
Monitoring et optimisation des performances des agents
Compétences techniquesMachine Learning
Logistic Regression
Tree-based models
XGBoost / LightGBM
Explainable AI (SHAP, LIME)
LLM / modèles génératifs (OpenAI, HuggingFace)
Python & MLOps
Python, Pandas, Scikit-learn
MLflow, FastAPI
LangChain / LangGraph
CI/CD, pytest
Docker, Kubernetes
Feature stores
Monitoring modèles (drift, performance)
Data & Cloud
Azure ML
Databricks
PySpark
Git, Bitbucket, Azure DevOps
Jira, Confluence
Apprécié :
Snowflake
Contexte bancaire / scoring crédit
Profil recherché
Data Scientist avec expérience mise en production des modèles
À l?aise en ML, MLOps et architecture technique
Capacité à travailler avec les équipes métiers (Risque, Paiement, Digital)
Intérêt pour l?IA générative et les architectures agentiques