Description du poste:
Contexte
Contexte
Pour un acteur majeur de la gestion et du transport de fonds, nous recherchons un Data Scientist à forte composante économétrie. La mission porte sur la prévision des volumes de retraits d'espèces sur un parc de points physiques (DAB, agences, sites), à partir du croisement de sources de données multiples.
L'objectif: construire des modèles fiables permettant d'estimer la demande en cash par lieu, pour optimiser l'approvisionnement et la logistique associée.
Missions
MissionsCollecter, consolider et fiabiliser des données hétérogènes (historiques de transactions, données géographiques, calendaires, socio-démographiques, événements locaux Construire et calibrer des modèles économétriques et statistiques pour estimer et prévoir les volumes de retraits par point de serviceIdentifier et quantifier les variables explicatives (saisonnalité, localisation, jours fériés, événements, contexte socio-économique)Mesurer la performance des modèles et itérerDocumenter la démarche et restituer les résultats à des interlocuteurs métier
Description du profil:
Profil recherchéData Scientist confirmé avec un socle solide en économétrie (modèles de régression, séries temporelles, modèles à variables explicatives, tests statistiques)Maîtrise de Python (pandas, scikit-learn, statsmodels) et/ou RBonne pratique du SQL et de la manipulation de gros volumes de donnéesCapacité à traduire un besoin métier en approche statistique, et à restituer clairement***Une expérience en prévision de la demande (forecasting) et/ou dans le secteur bancaire, monétique, retail ou logistique est un vrai plus
3 An(s)