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Assistant Data scientist - Stage 6 Mois

Apply REF: PF_09122019_3
BNP Paribas Personal Finance cherche son futur Assistant Data scientist H/F !

Zoom sur votre quotidien



Au sein du Centre de scoring, vous aurez différentes missions à savoir :

Vous réaliserez une veille sur les techniques d’optimisation de fonctions python,

Le stagiaire sera également en charge d’identifier les techniques qui s’adaptent au package et qui apportent un gain en performance,

Et vous poursuivrez le développement du package et intégration de nouvelles fonctions (indicateurs statistiques, graphiques, outils de comparaison de performances du modèle avec d’autres méthodes d’apprentissage …etc),

Enfin, vous serez en charge de la maintenance du package : corrections de bugs, prise en compte des retours via Gitlab et la documentation de ce dernier.


Les missions c’est important mais l’équipe et l’environnement de travail aussi !


Au sein de la Direction des Risques, le Centre de scoring a pour mission de construire et de maintenir les modèles statistiques d’aide à la décision utilisés pour la gestion du risque dans les différentes entités du Groupe BNPP PF.
Pour la construction de ses scores BNPP PF utilise une méthodologie développée en interne et ayant pour principales étapes : le découpage et le regroupement des variables, la transformation des variables en indicatrices, l’application d’un modèle basé sur la régression logistique et l’évaluation des performances. L’outil permettant d’appliquer cette méthodologie a été jusqu’à récemment un ensemble de macros SAS.

Dans le but de challenger cet outil, le Centre de Scoring a développé un package équivalent en Python. Cela a permis de tirer profit des packages de manipulation et de traitement de données que sont Pandas et Numpy, ainsi que d’une approche orientée objet permettant d’encapsuler les fonctions afin que l’analyste puisse se focaliser sur la modélisation.

Le but de ce stage est de poursuivre le développement de ce package et de l’optimiser. En effet, les données utilisées lors d’une phase de modélisation d’un score peuvent être « volumineuses ». Les fonctions qui traitent ces données doivent donc être optimisées le plus possible, via la parallélisation et la vectorisation des calculs par exemple, ou en utilisant certains packages transformant les fonctions python en code machine optimisé comme le package Numba.

L’équipe travaille au sein du bâtiment « Unicity » dans un environnement dynamique, situé à Levallois-Perret près des bords de Seine.

Vous rejoignez un espace de travail formel et informel, un lieu de convivialité conçu pour rendre l’expérience collaborateur la plus agréable possible. Le Flex office à Unicity est un véritable projet d’entreprise devenu une référence au sein de BNP Paribas.


Pourquoi BNP Paribas Personal Finance ? 



BNP Paribas Personal Finance est la filiale du Groupe BNP Paribas, N°1 sur le financement des particuliers en France et en Europe et comprend 20.000 collaborateurs.

Vous voulez connaître toutes les raisons de nous rejoindre ? Rendez-vous sur : https://www.bnpparibas-pf.com/fr/


Parlons de vous maintenant !


Vous préparez une formation bac+4/5 du type école d'ingénieur ou équivalent universitaire avec une spécialité en Data science ou Statistique.

Vous avez des compétences pratiques en traitement de données en python (Pandas et Numpy) et en machine learning, acquises par exemple en participant à des challenges Kaggle. Vous maitrisez le travail collaboratif via Git, GitHub ou Gitlab.

Rigoureux et organisé, vous disposez d’une grande capacité de synthèse et d’analyse.
Vous faites preuve d’une capacité d’initiative et aimez être en contact avec divers interlocuteurs.

Informations complémentaires :

Le stage est à pourvoir dès avril 2020, pour une durée de 6 mois à Levallois-Perret (92).


Alors n’hésitez plus… Postulez !


       
Lieu principal : FR-Île-de-France-LEVALLOIS PERRETType d'emploi : StageDomaine d'activité : RISQUES
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