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8 novembre 2018
A la Une, DAP, News, Recrutement

Des data scientists en mode start-up dans un grand groupe

⏱ 2 min
Quel type de data scientists recrutez-vous ?

Nous recherchons des experts en mathématiques et statistiques, avec de bonnes connaissances en programmation et de fortes compétences en machine learning et deep learning. De niveau master, ils doivent être passionnés par la data, tant pour collecter les données, les nettoyer, les structurer que les analyser selon l’état de l’art. Ouverts et capables d’expliquer leur expertise pour favoriser la transition de la banque vers une culture de la donnée, ils doivent également être polyvalents pour travailler en équipe.

Quelles sont les spécificités de BNP Paribas ?

Notre équipe de 25 data scientists, en croissance de 10 à 20 % par an, est basée à Paris et à Lisbonne. Nous leur offrons un immense terrain de jeu, des sujets très innovants sur tous les métiers de la banque, des conditions de travail en mode start-up dans un environnement adapté (cloud, accès à Github…), le tout au sein d’un groupe international à la tête d’une gigantesque mine de données.

Quelles sont les activités que vous leur proposez ?

Outre notre expertise de longue date en machine learning pour traiter nos données structurées, notre défi actuel concerne la valorisation de nos données non structurées (texte, voix, images…) et le NLP (Natural Language Processing, traitement automatique du langage naturel). Nos data scientists peuvent se spécialiser sur des problématiques comme la détection de fraude, de comportements frauduleux ou sur des méthodes comme le speech-to-text, la traduction ou la reconnaissance d’images. Ils seront amenés tant à développer et à implémenter leurs modèles jusqu’à leur mise à disposition, qu’à mener des recherches avec des laboratoires ou à interagir avec des clients de la banque.

Découvrez les offres de recrutement sur le site BNPP :

https://group.bnpparibas/emploi-carriere/offre-emploi-france/cdi/data-scientist-ai-lab

 

 

 

Termes liés :
  • Machine learning
  • Deep learning
  • Données
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