En un coup d'œil
- Missions: Diriger une équipe de Data Science et piloter des projets innovants.
- Entreprise: Crédit Agricole CIB, leader en finance responsable et innovation.
- Avantages: Environnement dynamique, opportunités de carrière et développement personnel.
- Autres infos: Culture d'inclusion et diversité, tous les profils sont bienvenus.
- Pourquoi ce job: Impactez le secteur bancaire avec des solutions data-driven et innovantes.
- Qualifications: Expérience en data science et compétences managériales requises.
Le salaire estimé est compris entre 56700 - 69300 € par an.
La Direction OPC (Operations, Premises & Country COOs) regroupe :
- un pôle Opérations : 4 secteurs d'opérationnels dont CMO
- un secteur transverse organisation and Projects management
- un pôle dédié à la gestion de l’Immobilier (PCS)
- un pôle International COO (ICO)
- un pôle Secrétariat Général (GSE)
Partenaires clés de tous les métiers de la Banque, nos équipes garantissent la qualité et la continuité ainsi que la fiabilité des opérations réalisées sur les places financières mondiales, dans le respect de la réglementation internationale.
Vous intégrerez Capital Markets Operations (CMO) qui exerce une responsabilité mondiale sur l’ensemble des fonctions de support opérationnel (MO et BO) dédiées aux activités de marchés.
Vous aurez pour missions principales :
- Management de l'équipe Data Science CMO
- Animer l'équipe en fixant des objectifs clairs, quantitatifs et qualitatifs, et en assurant un suivi régulier via une gouvernance structurée
- Assurer un management de proximité : accompagnement individuel, définition d'objectifs de développement et organisation de sessions de partage de bonnes pratiques
- Piloter l'attractivité et le recrutement : valoriser les succès de l'équipe auprès des communautés Data Science du groupe, anticiper les besoins en talents et garantir la cohésion d'équipe
- Assurer la montée en compétences collective et l'acculturation aux nouvelles technologies
- Pilotage des chantiers Data Science
- Piloter l'ensemble des chantiers Data Science CMO en favorisant le partage des bonnes pratiques et en garantissant la cohérence des priorités avec les initiatives CMO
- Définir le cadre méthodologique et les outils mis à disposition des Data Scientists en fonction des besoins
- S'assurer de la bonne documentation des développements produits par l'équipe
- Évaluer la valeur ajoutée de chaque initiative en termes d'efficacité opérationnelle et de réduction du risque pour CMO
- Établir et maintenir une roadmap des initiatives avec leur niveau de priorité et leur date d'implémentation
- Animer la communauté des Data Scientists en déployant une gouvernance avec les métiers OPC pour garantir la cohérence d'ensemble
- Stratégie KPI et industrialisation des indicateurs
- Réaliser un état des lieux exhaustif des KPI existants et définir l'architecture fonctionnelle cible
- Définir une stratégie d'implémentation et la feuille de route associée, incluant le décommissionnement des outils legacy
- Superviser la production des indicateurs et identifier les leviers d'amélioration et d'industrialisation
- Collecter, évaluer et prioriser les demandes métiers en matière de reporting et de pilotage
- Interface avec l'IT et vision architecturale
- Fluidifier l'accès aux données et aux infrastructures en structurant les demandes et en démontrant la valeur ajoutée réciproque
- Challenger techniquement les approches pour garantir l'optimalité de chaque développement
- Identifier et partager les composants réutilisables entre Middle Office, Back Office et entités géographiques, dans le respect des règles de sécurité
- Identifier et lever rapidement les freins techniques, organisationnels ou réglementaires pour maintenir l'agilité de l'équipe
- Transformation digitale et culture Data
- Être l'ambassadeur CMO pour le développement de la culture digitale et des initiatives d'innovation
- Proposer et mettre en œuvre des initiatives visant à développer la culture "Data & Digital" au sein de CMO
- Contribuer à l'acculturation des équipes opérationnelles aux nouvelles technologies et aux usages de la donnée
- Industrialisation et automatisation - Pôle COO
- Prendre en charge les demandes d'automatisation du pôle COO, notamment sur le pilotage budgétaire et la Data Quality
- Contribuer au déploiement de la Data Quality dans les outils cibles
- Assurer la production des livrables dans les délais attendus en réponse aux sollicitations du Responsable du pôle COO & Transformation et du Management CMO
Critères candidat
- Niveau d'études minimum : Bac + 5 / M2 et plus
- Formation : Université, école de commerce ou d'ingénieur
- Niveau d'expérience minimum : Au moins 5 ans d'expérience en data science, idéalement avec une dimension managériale
- Expérience confirmée en environnement bancaire ou financier (idéalement middle/back office)
- Historique de projets data science menés de bout en bout avec un impact business mesurable
- Expérience dans la conduite de transformations digitales ou de programmes d'industrialisation appréciée
Compétences recherchées
- Compétences métiers : Management et développement des collaborateurs, Gestion de projets complexes et multi-parties prenantes
- Compétences comportementales : Capacité à prendre des décisions et à arbitrer, Excellente communication orale et écrite, Vision stratégique et sens du business, Capacité à accompagner les collaborateurs dans leur développement, Capacité d'influence et de négociation, Rigueur et sens de l'organisation, Agilité et adaptabilité
- Outils informatiques : Maîtrise avancée de Python, R, SQL, Expertise en Machine Learning et Deep Learning, Connaissance des architectures data et cloud (AWS / Azure / GCP), Familiarité avec les outils MLOps (MLflow, Kubeflow, etc.), Capacité à évaluer et challenger des choix d'architecture technique, Anglais opérationnel
Nous accompagnons les grandes entreprises et institutions financières dans leur développement et le financement de leurs projets. Pionniers dans la finance responsable, l'engagement social et environnemental sont au cœur de nos activités.
Intégrer nos équipes c'est contribuer au développement d'une économie durable. Vous évoluerez dans un environnement multiculturel, à la fois dynamique et stimulant, dans lequel vous serez encouragé à innover et partager vos idées.
Nous sommes une entreprise qui accompagne ses collaborateurs tout au long de leur parcours. Vous pourrez y développer vos compétences et accéder aux larges opportunités de carrière qu'offrent la diversité de nos métiers et nos 30 implantations internationales.
Notre culture repose sur la force du collectif et l'esprit d'ouverture, où chacun est responsabilisé et valorisé.
En agissant chaque jour dans l'intérêt de la société, Crédit Agricole CIB s'inscrit dans les valeurs du groupe qui est engagé en faveur des diversités et de l'inclusion et qui place l'humain au cœur de toutes ses transformations. Tous nos postes sont ouverts aux personnes en situation de handicap.
Vous souhaitez prendre part à notre mission ? Rejoignez nos équipes !
Manager Data Science & Innovation – Transformation & KPIs employeur : Crédit Agricole SA
Crédit Agricole CIB est un employeur de choix, offrant un environnement de travail dynamique et multiculturel à Saint-Quentin-en-Yvelines. Avec un fort engagement envers le développement durable et l'inclusion, nous valorisons la croissance personnelle de nos collaborateurs à travers des opportunités de carrière variées et un soutien constant dans leur parcours professionnel. Rejoindre notre équipe, c'est participer à une mission significative tout en bénéficiant d'une culture d'entreprise axée sur la collaboration et l'innovation.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Manager Data Science & Innovation – Transformation & KPIs
✨Participe à des meetups de data science
Les meetups de data science sont une super opportunité pour rencontrer des professionnels du secteur en personne. Participe à des événements dans ta ville et n'hésite pas à échanger sur des projets personnels ou des datasets intéressants. Cela peut vraiment t'aider à créer des connexions avec des recruteurs ou des collègues potentiels !
✨Montre tes compétences avec des projets
Rien ne vaut un bon projet pour démontrer tes compétences en data science. Que ce soit un projet sur GitHub ou un blog où tu partages tes analyses, mets en avant ton savoir-faire. Les employeurs adorent voir des exemples concrets de ce que tu sais faire !
✨Vis les forums spécialisés
Rejoins des forums et des communautés en ligne spécifiquement dédiés à la data science, comme Kaggle ou des sous-forums sur Reddit. Non seulement tu pourras apprendre des autres, mais tu seras aussi au courant des opportunités d'emploi qui sont souvent partagées dans ces espaces.
✨Postule directement sur le site de Crédit Agricole SA
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Crédit Agricole SA. C'est souvent là qu’on affiche nos postes en premier, et postuler directement peut te donner un avantage ! Fais-le !
Nous pensons qu'il te faut ces compétences pour exceller en tant que Manager Data Science & Innovation – Transformation & KPIs
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Crédit Agricole SA, il est crucial de montrer tes compétences techniques. Assure-toi que ton CV liste des outils et langages de programmation que tu maîtrises, comme Python, R, ou SQL. N'oublie pas d'inclure des projets où tu as utilisé ces compétences, comme des analyses de données ou des modèles prédictifs.
Fais briller tes expériences de projet:Parle de tes projets en data science de manière détaillée dans ta lettre de motivation ou ton CV. Décris les problèmes que tu as résolus, les méthodes que tu as employées, et les résultats obtenus. Ça montrera à Crédit Agricole SA que tu sais appliquer la théorie à la pratique, ce qui est super important dans ce domaine.
Personnalise ta lettre de motivation:Quand tu rédiges ta lettre de motivation, mets l'accent sur pourquoi tu veux travailler spécifiquement chez Crédit Agricole SA. Mentionne ce qui te passionne dans leurs projets ou leurs valeurs, et comment tes aspirations s'alignent avec celles de l'entreprise. Ça donnera du poids à ta candidature !
Soigne le format de ton CV:Pour un poste à temps plein, il est essentiel d'avoir un CV clair et bien structuré. N'hésite pas à utiliser des graphiques pour illustrer tes compétences en data science, comme tes niveaux de maîtrise dans différents langages. Sinon, utilise des sections bien définies pour les projets, les expériences et les formations afin que tout soit facile à lire.
Comment te préparer à un entretien d'embauche chez Crédit Agricole SA
✨Prépare ton arsenal technique !
En data science, les compétences techniques sont primordiales. Sois prêt à répondre à des questions sur les algorithmes, la modélisation des données, et les langages de programmation comme Python ou R. N'hésite pas à réviser quelques concepts de machine learning et à pratiquer des analyses de données sur des jeux de données réels.
✨Montre ton portfolio
Pour un poste à temps plein, ce qui peut faire la différence, c’est un bon portfolio ! Prépare des projets clairs qui démontrent tes compétences en data science, comme des analyses que tu as réalisées ou des visualisations percutantes. Sois prêt à en discuter en profondeur pour prouver ta maîtrise technique.
✨Anticipe les études de cas
Les interviews en data science comportent souvent des études de cas où l'on te demande de résoudre un problème concret. Prépare-toi à décrire ta démarche pour analyser des données, définir des KPI ou même créer un modèle prédictif. Pratique avec des cas d’études donnés par des sites spécialisés ou lors de compétitions en ligne.
✨Comprends le business derrière les données
Au-delà des compétences techniques, les entreprises veulent savoir comment tu peux contribuer à leurs objectifs. Familiarise-toi avec les problématiques du secteur de Crédit Agricole SA et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
