Data Scientist / ML Engineer – Credit Risk & GenAI

Description du poste

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