Data Scientist H/F

Europe, France, Ile-de-France, 92 - Hauts-De-Seine

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Crédit Agricole CIB

CrĂ©dit Agricole CIB est la banque de financement et d’investissement du groupe CrĂ©dit Agricole.

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Informations générales

Entité

A propos de Crédit Agricole Corporate and Investment Bank (Crédit Agricole CIB)

Crédit Agricole CIB est la banque de financement et d'investissement du groupe Crédit Agricole, 10Úme groupe bancaire mondial en taille de bilan 2021 (The Banker, juillet 2022).
PrÚs de 8600 collaborateurs répartis dans plus de 30 implantations en Europe, Amériques, Asie-Pacifique, Moyen-Orient et Afrique du Nord, accompagnent les clients de la Banque dans la couverture de leurs besoins financiers à travers le monde.
Crédit Agricole CIB propose à ses clients grandes entreprises et institutionnels une gamme de produits et services dans les métiers de la banque de marchés, de la banque d'investissement, des financements structurés, de la banque commerciale et du commerce international.
Pionnier dans le domaine de la finance Climat, la Banque occupe aujourd'hui une position de leader sur ce segment avec une offre complĂšte pour l'ensemble de ses clients.

La majorité des postes est éligible au télétravail dans les conditions prévues par notre accord reposant sur le double volontariat (collaborateur & manager) et aprÚs une période d'intégration réussie.
Crédit Agricole CIB s'engage en faveur de l'insertion des personnes en situation de handicap, ainsi ce poste est ouvert à toutes et à tous.


Pour plus d'information : www.ca-cib.fr

Twitter: https://twitter.com/ca_cib
LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/credit-agricole-cib/   

Référence

2025-102085  

Date de mise Ă  jour

17/07/2025

Description du poste

Type de métier

Types de métiers Crédit Agricole S.A. - Financement et Investissement

Types de métier complémentaires

Types de métiers Crédit Agricole S.A. - Analyse financiÚre et économique
Types de métiers Crédit Agricole S.A. - IT, Digital et Data

Intitulé du poste

Data Scientist H/F

Type de contrat

Stage

Durée (en mois)

6 mois

Date prévue de prise de fonction

01/09/2025

Missions

Vous recherchez un stage en data science et vous avez un intĂ©rĂȘt pour les mathĂ©matiques appliquĂ©es, les statistiques et le dĂ©veloppement IT ? Alors postulez !

 

Créée il y a 3 ans au sein du Digital Excellence Center, L'AI Factory (AIF) de CACIB est à l'avant-garde de l'innovation technologique dans le secteur bancaire. Ses activités principales comprennent :
‱ DĂ©veloppement de solutions IA de pointe : CrĂ©ation d’outils d’IA gĂ©nĂ©rative, de modĂšles prĂ©dictifs, d'algorithmes de trading automatisĂ© et d'outils d'analyse de risques avancĂ©s.
‱ Collaboration inter-dĂ©partements : Travail Ă©troit avec les Ă©quipes de finance de marchĂ©, de banque de financement et de risque pour dĂ©velopper des solutions IA sur mesure.
‱ Optimisation des processus mĂ©tiers : Augmentation de l’efficacitĂ© opĂ©rationnelle, aide Ă  la dĂ©cision et amĂ©lioration de l’expĂ©rience client
‱ Innovation continue : Veille technologique constante et expĂ©rimentation avec les derniĂšres avancĂ©es en IA, machine learning et IA GĂ©nĂ©rative.

 

 

ConcrĂštement vos missions seront les suivantes :

  • DĂ©velopper et optimiser des modĂšles d'analyse prĂ©dictive pour les activitĂ©s de marchĂ© financiers (implĂ©mentation d’algorithmes de Machine et de Deep Learning, feature engineering accompagnĂ© par les mĂ©tiers de la finance, etc.).
  • Concevoir et implĂ©menter des solutions de traitement du langage naturel (NLP) pour l'analyse de documents financiers (classification de texte, extraction d’information, NER etc.).
  • Explorer et expĂ©rimenter avec les derniĂšres avancĂ©es en IA gĂ©nĂ©rative pour crĂ©er des outils innovants d'aide Ă  la dĂ©cision (RAG, RAG multimodal, fine-tuning de LLM pour un domaine spĂ©cifique de la Finance etc.).
  • Mener des projets de recherche autour de l’explicabilitĂ© de l’IA GĂ©nĂ©rative (Ă©valuation et mesure de l’hallucination des LLM etc.).

 

Missions transverses :

  • RĂ©aliser une veille bibliographique sur la problĂ©matique IA abordĂ©e.

  • Contribuer aux diffĂ©rents travaux d’analyse et de retraitement de la donnĂ©e.

  • Mettre en place des indicateurs et outils de validation de la performance et d’explicabilitĂ© des algorithmes et des modĂšles dĂ©veloppĂ©s.

  • IntĂ©grer des dĂ©veloppements dans les outils existants de l’équipe

    Vous serez encadrĂ©s par des Data Scientists en interne, des experts mĂ©tiers et des experts de la data. Vous Ă©voluerez dans un environnement propice Ă  la mise en application des connaissances que vous avez acquis durant votre cursus acadĂ©mique, et vous aurez l’opportunitĂ© de travailler sur des projets concrets Ă  fort impact dans une banque d’investissement de premier plan.

 

Rejoindre CrĂ©dit Agricole CIB, c’est profiter d’une communautĂ© importante de jeunes, Ă©voluer sur un campus moderne offrant de nombreux services (boulangerie, salle de sport, etc.), bĂ©nĂ©ficier d’un suivi RH (matinĂ©e d’accueil, suivi rĂ©gulier, etc.) et d’opportunitĂ©s en alternance, VIE, CDD et CDI.

 

Localisation du poste

Zone géographique

Europe, France, Ile-de-France, 92 - Hauts-De-Seine

Ville

Montrouge

CritĂšres candidat

Niveau d'études minimum

Bac + 5 / M2 et plus

Formation / Spécialisation

Et si c'était vous ?

 

Formation : Université, Ecoles d'ingénieurs / informatiques 

Spécialisation : Master spécialisés en IA, Mathématiques appliquées ou statistiques

Niveau d'expérience minimum

0 - 2 ans

Expérience

Une premiÚre expérience en développement IT serait un plus.

Compétences recherchées

Hard Skills :

  • TrĂšs bonnes connaissances des outils informatiques
  • TrĂšs bonnes connaissances en statistiques ou en mathĂ©matiques financiĂšres
  • Python (Pandas, Sklearn, Pytorch, Tensorflow), Git
  • Des connaissances en AWS (bedrock, sagemaker) ou Dataiku seraient un plus
  • MaĂźtrise du Pack Microsoft Office
  • Français et Anglais courants

 

Soft Skills : 

  • Rigueur
  • Autonomie
  • Bon relationnel
  • CuriositĂ© technique
  • Force de proposition

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Category: Data Science Jobs

Tags: AWS Classification Deep Learning Engineering Feature engineering Finance Git LLMs Machine Learning NLP Pandas Python PyTorch RAG SageMaker Scikit-learn TensorFlow

Region: Europe
Country: France

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