En un coup d'œil
- Missions: Diriger une équipe de Data Science et piloter des projets innovants dans les marchés financiers.
- Entreprise: Banque internationale avec un environnement de travail moderne et dynamique.
- Avantages: Opportunités d'évolution, cadre de travail moderne et services variés sur le campus.
- Autres infos: Rejoignez une communauté de professionnels passionnés et bénéficiez d'une gouvernance structurée.
- Pourquoi ce job: Impactez le secteur financier tout en développant vos compétences en Data Science.
- Qualifications: Expérience en management et compétences en Data Science requises.
Le salaire estimé est compris entre 75600 - 92400 € 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, en relation avec les principaux acteurs économiques (clients corporate internationaux, institutionnels, chambres de compensation, autorités de régulation…), 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, et gèrent l’immobilier d’exploitation, la sécurité et les services aux occupants de CACIB.
Avec près de 1900 collaborateurs dans le monde dont 1000 sur le campus de SQY Park, notre Direction bénéficie d’un environnement de travail moderne aux multiples services et offre de nombreuses perspectives d’évolutions, tant fonctionnelles que managériales.
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
Chef Data Science & Innovation – Marchés Financiers Mondiaux employeur : Crédit Agricole
Crédit Agricole est un employeur de choix, offrant à ses collaborateurs un environnement dynamique et stimulant où l'innovation et la collaboration sont au cœur de la culture d'entreprise. En tant qu'Inspecteur Data, vous bénéficierez de missions enrichissantes tant en France qu'à l'international, tout en ayant accès à des opportunités de développement professionnel et de formation continue. Rejoindre Crédit Agricole, c'est intégrer une entreprise qui valorise la diversité et le bien-être de ses employés, tout en contribuant à des projets à forte valeur ajoutée.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Chef Data Science & Innovation – Marchés Financiers Mondiaux
✨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
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Crédit Agricole. 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 Chef Data Science & Innovation – Marchés Financiers Mondiaux
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Crédit Agricole, 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 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. 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
✨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 et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
