> Markdown version of [/jobs/ext/3026227-ingenieur-data-software-data-scientist-trade-finance-rse-h-f](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/3026227-ingenieur-data-software-data-scientist-trade-finance-rse-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). --- # Ingénieur Data & Software / Data Scientist Trade Finance RSE (H/F) - **Company:** KOALOO FI - **Location:** Paris, France (Remote available) - **Salary:** €40,000.0 - **Contract:** Permanent contract - **Skills:** JavaScript (Programming Language), Artificial Intelligence, Amazon Web Services, Amazon S3, Data Analysis, Software Applications, Big Data, Cloud Computing, Computer Programming, Databases, Extract Transform Load (ETL), Web Development, Amazon DynamoDB, Human-Computer Interaction, Python (Programming Language), Neo4j, NumPy, Tensorflow, SQL Databases, Planning Software, Transfer Learning, Large Language Models, AWS Lambda, AWS AppSync, Vue.js, Pandas, Scikit Learn, Modeling and Simulation, Machine Learning Operations, Front End Software Development - **Published:** September 22, 2026 - **Apply:** https://candidat.francetravail.fr/offres/recherche/detail/213ZWJM ## About the Role * Bac+5 et plus ou équivalents Data science Cette formation est indispensable, * AnglaisCette langue est indispensable * FrançaisCette langue est indispensable Savoir-être professionnels * Avoir l'esprit d'équipe * Etre à l'écoute, faire preuve d'empathie * Etre force de proposition ## Description multi-sources et le calcul de KPIs de performance Supply Chain. Modélisation Trade Finance & RSE : Définition, modélisation et intégration de KPIs ESG avancés (Scope 1-2-3, directives CSRD/CSDDD, décarbonation) interconnectés avec des mécanismes de Trade Finance et de BFR (réduction du risque de crédit, optimisation des marges, pricing des financements sous-traitants). Développement Front-End : Évolution des interfaces utilisateurs dynamiques en Vue.js / JavaScript en appliquant une stricte séparation des responsabilités d'architecture. PROFIL RECHERCHÉ Formation : Diplôme d'Ingénieur en Data Science / Intelligence Artificielle (Bac+5 à Bac+6). Compétences techniques exigées : Cloud & Serverless AWS : Expertise avérée sur l'écosystème Serverless AWS : AWS Bedrock, AWS Lambda, DynamoDB, AppSync, CDK, Amplify, S3. IA, LLM & Data Science : Maîtrise experte de Python, architectures RAG, Fine-tuning/Transfer Learning, Scikit-Learn, TensorFlow, Pandas, NumPy, SQL. Développement Web & Architecture : Maîtrise des architectures microservices API-first, développement Front-End en JavaScript (Vue.js). Outillage MLOps & Base de données : Expérience sur bases graphiques (ex: Neo4j) et pipelines ETL complexes. Expertise Métier & Connaissances Spécifiques Exigées : Trade Finance & Optimisation BFR : Maîtrise des mécanismes de financement de la Supply Chain, structuration de marges d'intérêt et scoring de risque fournisseurs. RSE & Performance Supply Chain : Solides connaissances des indicateurs RSE/ESG appliqués à la chaîne d'approvisionnement (Scope 3, trajectoires carbone, normes CSRD / CSDDD / EGAlim, auditabilité des données fournisseurs). Langues & Soft Skills : Anglais et Français : Courant / Professionnel indispensable. Autonomie, grande capacité d'innovation, rigueur scientifique et forte sensibilité aux enjeux de transition durable. Lieu de travail : Paris (75019) - Mode hybride (Télétravail, * Adapter les outils de traitement statistique de donnéesCette compétence est indispensable * Définir et faire évoluer des procédés de traitement de l'informationCette compétence est indispensable * Economie du développement durableCette compétence est indispensable * Analyser des données pour prendre des décisions stratégiques * Analyser et prévenir les risques * Analyser et traiter l'information à des fins d'anticipation * Animer une démarche agile et innovante * Assurer le suivi de la qualité des données * Big data Analytics * Concevoir des modèles théoriques (calcul, simulation, modélisation) * Conduire des travaux d'études et de recherche * Définir les solutions de stockage et de structuration des données * Déterminer l'opportunité de l'intégration d'outils d'intelligence artificielle et de data science dans le modèle d'affaires * Exploiter des solutions de Data Science ou d'Intelligence Artificielle * Gérer des données massives * Langages de programmation informatique * Lire et interpréter des données et documents techniques, au besoin en anglais * Logiciels de gestion de base de données * Mobiliser des données massives pour éclairer les prises de décisions * Modélisation et simulation * Optimiser des algorithmes, une application informatique et mettre en oeuvre leur développement * Procéder aux phases de tests et de recettes des applications développées * Réaliser un modèle de prévision * Réaliser une analyse ou modélisation statistique de données ## Related Videos - [Vectorize all the things! 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