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Offre d'emploi
Data Scientist Banque (H/F)
COGNIZANT FRANCE

COGNIZANT FRANCE
Puteaux
CDI
COGNIZANT FRANCE

Détail de l'offre

Quelles sont les missions ?

Cognizant est une entreprise d'exception par sa rapide croissance et son environnement international et innovant ! De nombreuses opportunités s'offrent aux professionnels comme vous, qui ont l'esprit d'entreprise et veulent faire la différence.

En collaboration avec vos collègues du monde entier, vous contribuerez à la création de solutions pour les plus grandes entreprises, afin de les aider à devenir plus flexibles, plus innovantes et plus performantes. Voici votre chance de participer à une véritable Success Story ! Nous recherchons un Data Scientist Banque pour notre practice AIA.


À propos de la practice AIA (AI & Analytics) de Cognizant

Nous aidons nos clients à exploiter l'intelligence artificielle et l'analytique pour développer des solutions technologiques visant à améliorer la qualité de vie. Nous sommes les leaders du marché Data, avec plus de 35 000 spécialistes de la gestion des données, de l'IA et l'Analytique au service des plus belles entreprises mondiales. Nous avons été distingués Leaders par le Gartner dans son quadrant des " Data and Analytics Service Providers ".

Pour en savoir plus, consultez notre site https://www.cognizant.com/ai


À propos du poste

En tant que Data Scientist au sein des départements dédié à l'AML/KYC de nos clients grands comptes bancaires, vous tirerez parti d'analyses avancées pour détecter et prévenir les activités de blanchiment d'argent. Vous travaillerez en étroite collaboration avec nos responsables de la conformité AML et les équipes informatiques pour développer et mettre en oeuvre des modèles d'apprentissage automatique qui améliorent la surveillance AML, les processus d'enquête et les procédures KYC.

En tant que data scientist Banque, vous rejoindrez l'équipe Analytics de AIA en charge de la réalisation de solutions avancées pour nos clients Banques. Vous aurez pour missions de :

1. Analyse des données : Analyser des ensembles de données complexes et volumineux afin d'en extraire des informations et de décider des techniques appropriées pour identifier les activités suspectes.

2. Développement de modèles : Développer, valider et mettre en oeuvre des modèles prédictifs utilisant des algorithmes d'apprentissage automatique pour prédire les activités potentielles de blanchiment d'argent.

3. Utiliser le NLP pour le KYC : Utiliser les techniques de NLP et d'IA générative pour automatiser et améliorer le processus KYC. Il s'agit notamment de comprendre et d'extraire des informations utiles à partir de données non structurées telles que les documents des clients, et de générer des profils de risque.

4. Collaboration : Travailler en étroite collaboration avec les responsables de la conformité AML et les équipes informatiques pour comprendre les besoins mais aussi tirer le meilleur parti des données au sein de SI parfois peu homogènes ou peu intégrés.

5. Rapports : Créer des rapports et des visualisations pour présenter les résultats et les performances des modèles aux parties prenantes.

En outre, l'apprentissage continu et la veille son cruciales : Se tenir au courant des dernières tendances technologiques en matière de lutte contre le blanchiment d'argent, de science des données et de procédures KYC. Démontrez votre capacité à apprendre rapidement et à tirer parti des dernières technologies. Pensez avec le fort potentiel de transformation de l'IA générative sur ce domaine.

Profil recherché

· Vous êtes diplômé d'un Bac+5 (école d'ingénieur, université, ...) en data science, statistiques, mathématiques appliquées, informatique ou équivalent.

· Vous avez une expérience significative dans le domaine de la data science, idéalement dans le secteur bancaire ou financier. Vous connaissez la règlementation AML.

· Vous maîtrisez les techniques de détection de fraude ou d'anomalies et avec un fort intérêt pour l'apprentissage non supervisé en particulier ses réglages fins.

· Vous maîtrisez les langages de programmation Python ou R et en particulier les librairies propres au Machine learning, Deep Learning, Data Mining et data engineering.

· Haute qualité de communication écrite et orale ; la Data Visualization n'est qu'une petite partie votre capacité en ce domaine.

· Qualité d'écoute et d'analyse, "sens du client", rigueur, travail en équipe, orientation résultat et proactivité ; le tout combiné à une dose de créativité font de vous un talent remarquable.

· Anglais et français courants (nous utilisons beaucoup l'anglais dans nos réunions de travail)

Pourquoi venir chez nous ?

· Envie de travailler pour des grands comptes de la finance autour de la data ? Et mener des engagements de Modern Data internationaux ? Parler anglais, découvrir les dernières technologies, proposer de nouvelles approches, faire un bout de chemin dans une major mais avec du sens, de l'initiative, des possibilités ? Nous cherchons des profils curieux, autonomes et passionnés ! Postulez et vous verrez !!!

Statut du poste : Temps plein. Télé travail partiel possible.

Cette offre est naturellement ouverte aux personnes en situation de handicap.

Conformément à la loi n° ********** du 30 décembre 2004 Cognizant s'engage à lutter contre toute discrimination et ce dans le respect de l'égalité des chances et de la diversité.

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Pourquoi les rejoindre ?

Cognizant (NASDAQ-100 : CTSH) est l'une des principales sociétés de conseil et de services dans le monde. Elle accompagne les entreprises dans leur transformation stratégique, opérationnelle et technologique à l'ère du digital. Avec son approche unique par le métier et le conseil, Cognizant aide ses clients à envisager, concevoir et opérer leurs activités d'une façon plus innovante et efficace.

Son siège social se trouve aux Etats-Unis. Cognizant est 230ème au classement du Fortune 500 et fait partie du " Fortune Magazine's World's Most Admired Companies ".

Plus d'informations sur la façon dont Cognizant aide ses clients à devenir des leaders de leurs marchés grâce au digital sur http://cognizantcareers.eu/fr_fr

 
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