Data Scientist — Financial Analytics & Applied AI

Rejointe à la division Corporate and Investment Banking (CIB) pour piloter la transformation data et l'optimisation des processus analytiques.

• Automatisation de workflows de reporting via Streamlit, réduisant le temps de traitement manuel de 90%.
• Monitoring des indicateurs de performance et analyse de datasets de large volumétrie pour identifier les leviers clés de performance et les opportunités d'optimisation.
• Préparation de tableaux de bord synthétiques, de feuilles de suivi de performance et de projections de performance.
• Production de rapports de finance de commerce, de rapports FIG et planification budgétaire pour les activités internationales.
• Analyse des transferts de cash et proposition de structures tarifaires basées sur l'analyse transactionnelle et le comportement client.

Intégration d'un environnement de consulting pour appliquer le causal machine learning à la réduction des retours produits en e-commerce/retail.

• Développement de modèles de machine learning de classification pour prédire les comportements de retour produit, atteignant 70% de précision et 95% de recall.
• Transformation du targeting simple en intelligent targeting, identifiant 80% des clients les plus susceptibles de réagir positivement à une intervention marketing via causal inference.
• Collaboration dans un environnement consulting, renforçant les compétences de communication et de présentation en équipes anglophones.

Intégration de la division Gestion des Risques pour automatiser le reporting réglementaire et optimiser les processus de revue de portefeuille.

• Développement de modèles prédictifs pour identifier les patterns de risque et anticiper la dégradation de performance, atteignant 91% de précision et 87,5% de recall.
• Automatisation du pipeline de reporting réglementaire end-to-end, réduisant le temps d'exécution de 300 minutes à 16 minutes (-95%).