> Markdown version of [/jobs/ext/1445739-data-scientist-senior-secteur-bancaire-data-ia-h-f](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/1445739-data-scientist-senior-secteur-bancaire-data-ia-h-f). Every page supports `.md` or `Accept: text/markdown`. Links point to the HTML versions so they work for humans too. Agent guide: [/agents.md](https://www.wearedevelopers.com/agents.md). --- # Data Scientist Senior Secteur Bancaire - Data & IA H/F - **Company:** Veilos - **Location:** Paris, France - **Experience:** Expert - **Contract:** Contract - **Skills:** Application Programming Interfaces (APIs), Agile Methodology, Artificial Intelligence, Amazon Web Services, Data Analysis, Unit Testing, Bash Shell, Continuous Integration, Distributed Systems, Python (Programming Language), Search Algorithms, Machine Learning, NumPy, Cloudera, Scala (Programming Language), Apache Spark, Git, Pandas, Pyspark, Scikit Learn, Kubernetes - **Published:** July 26, 2026 - **Apply:** https://www.hellowork.com/fr-fr/emplois/81690113.html ## About the Role Profil recherchéCe qui est attenduProfil Data Scientist SeniorExpérience confirmée sur des sujets Data Science / Machine Learning en environnement de productionForte capacité à comprendre les besoins métiers et à les traduire en solutions techniquesSolides compétences techniques et bon niveau de maîtrise d'ouvrage projetExpérience dans un cadre Agile avec interactions régulières avec PO, BA et développeursAutonomie, rigueur, sens de l'organisation et capacité de vulgarisationCompétences techniquesPython, Scala, BashCI/CD, Git, tests unitairesSpark / calcul distribuéKubernetes, ClouderaAWS SageMakerStatistiques et machine learningLibrairies Data Science : Scikit-learn, caret, pandas / data.table, numpy, PySparkEnvironnement d'expérimentation et de prototypageCompétences appréciéesExpérience en architecture API / event-drivenSensibilité aux enjeux de performance, sécurité et qualitéCapacité à travailler dans un contexte multi-squads, Expérience confirmée sur des sujets Data Science / Machine Learning en environnement de production Forte capacité à comprendre les besoins métiers et à les traduire en solutions techniques Solides compétences techniques et bon niveau de maîtrise d'ouvrage projet Expérience dans un cadre Agile avec interactions régulières avec PO, BA et développeurs Autonomie, rigueur, sens de l'organisation et capacité de vulgarisation Compétences techniques Python, Scala, Bash CI/CD, Git, tests unitaires Spark / calcul distribué Kubernetes, Cloudera AWS SageMaker Statistiques et machine learning Librairies Data Science : Scikit-learn, caret, pandas / data.table, numpy, PySpark Environnement d'expérimentation et de prototypage Compétences appréciées Expérience en architecture API / event-driven Sensibilité aux enjeux de performance, sécurité et qualité Capacité à travailler dans un contexte multi-squads EUR Machine learning Bash Scala Intelligence artificielle API AWS Git Ciblage Kubernetes Python Autonomie Test unitaire Monitoring Statistiques Analyse de données Sens de l'organisation ## Description Pour un grand acteur du secteur bancaire, le consultant interviendra au sein de la Direction Data, dans un environnement multi-squads orienté API et event-driven. La mission s'inscrit dans un programme stratégique avec des exigences fortes en matière de performance, sécurité, qualité et livraison progressive. Le consultant contribuera à la conception et à la réalisation de cas d'usage data et IA, en lien étroit avec les équipes métiers, produit et développement. Mission Porter la chaîne de fabrication des cas d'usage Data Science, depuis la compréhension du besoin métier jusqu'au déploiement et au RUN des modèles en production. L'objectif est de proposer des solutions robustes, industrialisées et adaptées aux enjeux métiers. Ce que vous allez faire Travailler les cas d'usage métier avec les équipes pour définir l'approche opérationnelle, les données utiles et les algorithmes adaptés Conduire les phases d'exploration et de prototypage : analyse des données, tests d'algorithmes, évaluation des performances Développer et optimiser les modèles pour les cas d'usage retenus Construire les pipelines de traitement et de déploiement Industrialiser les produits ML / IA dans différents environnements et assurer leur RUN Mettre en place le monitoring et le suivi des performances Construire des algorithmes de recherche, de ciblage ou de prédiction Vulgariser les résultats et livrables auprès d'un public non technique Collaborer avec les PO, BA, équipes de développement et parties prenantes métiers Participer au cadrage, au suivi des tâches, à l'animation et aux présentations d'avancement ## Related Videos - [How a Small Team Shrank a Microsoft Monorepo by 94%](https://www.wearedevelopers.com/videos/1236-how-a-small-team-shrank-a-microsoft-monorepo-by-94) - [Vectorize all the things! 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