Data Scientist - dimension économétrie / Prévision des retraits d'espèces

L'objectif : construire des modèles fiables permettant d'estimer la demande en cash par lieu, pour optimiser l'approvisionnement et la logistique associée., * Collecter, 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 service
• Identifier et quantifier les variables explicatives (saisonnalité, localisation, jours fériés, événements, contexte socio-économique)
• Mesurer la performance des modèles et itérer
• Documenter la démarche et restituer les résultats à des interlocuteurs métier

• Data 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 R
• Bonne pratique du SQL et de la manipulation de gros volumes de données
• Capacité 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

Data Scientist - dimension économétrie / Prévision des retraits d'espèces Jean-Michel.io, 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.