Data Scientist

ALGOFI est une ESN (ex SSII) specialisee en ingenierie financiere a Paris, de plus de 200 collaborateurs, situee dans le quartier de l’opera.

Nous developpons une expertise a forte valeur ajoutee aupres de grands comptes en Finance de marche dans le cadre du conseil, de l’ingenierie financiere, du management de projet, de l'integration de solutions et de l'assistance a la maitrise d'ouvrage sur des problematiques Front, Middle, Back Office, Risk Management.

Directement references (plus de mille appels d'offres par an) au sein de grands comptes dans le domaine de la Finance de marches, nous sommes egalement partenaires d'editeurs de solutions finance de marches (front to back) comme SIMCORP.

Descriptif du poste

ALGOFI recherche pour un de ses clients grands comptes en banque d'investissement, un data scientist (H/F), pour un projet de grande ampleur se voulant innovant en matière de lutte contre le blanchiment d'argent. Intégré au sein d'une équipe de data scientist, vous êtes responsable de la construction de chaînes de traitement des données, depuis la préparation et la mise en qualité des données brutes jusqu'à l'analyse prédictive et la restitution des résultats, dans l'optique de lever des alertes pour lutter contre les opérations frauduleuses. - Intégration et analyse exploratoire de diverses sources de données (structurées et textuelles). - Mise en correspondance de données hétérogènes (résolution d'entités). - Conception de méthodes expérimentales d'analyse supervisée ou non-supervisée (machine learning) pour la valorisation des données

Profil recherché

De formation supérieure, spécialisée en Data Science / Big Data ou data mining, votre langage de prédilection est le Python et le traitement du langage naturel (NLP) ne vous est pas inconnu. Pragmatique et orienté résultat, curieux, autonome et polyvalent, vous êtes rigoureux et démontrez de bonnes qualités de communication orale et écrite. Une expérience de 4 ans minimum OBLIGATOIRE ( hors stage et alternance) en Data Science, Statistiques ou en Analyse Quantitative.

Compétences techniques requises : Python Machine learning (scikit-learn), deep learning (e.g. Keras, TensorFlow, PyTorch) Traitement du langage naturel (e.g. nltk, gensim, spaCy) Data mining et Text Mining

Compétences transverses requises : Anglais courant Productivité et autonomie Bonne communication