Senior Data Scientist

Description du poste

Dans le cadre du renforcement de ses effectifs, une institution financire internationale lance un appel candidatures en vue du recrutement d’un Senior Data Scientist (H/F)

Role

Le Data Scientist est responsable de la conception, du dveloppement et l’exprimentation des modles statistiques, analytiques et de Machine Learning afin de crer de la valeur mtier : scoring crdit, segmentation client, score de recouvrement, dtection d’anomalies ou de fraude, optimisation marketing, etc. Il intervient sur l’ensemble du cycle de vie analytique : exploration, prparation, modlisation, interprtation, documentation et transfert vers les quipes d’industrialisation (ML Engineers).

Il joue un rle cl dans l’amlioration continue des performances des modles, la cration des features et l’analyse avance des donnes.

Principales missions

Exploration & prparation des donnes

Analyser en profondeur les donnes internes (transactions, KYC, logs applicatifs) ;

Construire, nettoyer et enrichir les datasets ncessaires la modlisation ;

Effectuer des analyses exploratoires avances (EDA) et des tudes statistiques pour comprendre les comportements ;

Dfinir et concevoir des features pertinentes avec les Data Engineers et ML Engineers.

Modlisation & dveloppement analytique

Concevoir des modles ML superviss et non superviss : rgression / classification / clustering – forts, boosting, sries temporelles, deep learning selon les besoins ;

Effectuer le tuning, la validation croise, le suivi des mtriques et comparer plusieurs approches ;

Garantir la robustesse, l’interprtabilit et l’adquation mtier des modles ;

Produire des prototypes de haute qualit, reproductibles et documents.

valuation & documentation

Documenter les hypothses, choix mathmatiques, contraintes et limites des modles ;

Raliser des analyses d’interprtabilit : SHAP, PDP, variable importance ;

Formaliser les rapports analytiques pour les comits techniques et mtier.

Collaboration & transfert vers la production

Collaborer troitement avec les ML Engineers pour la mise en production ;

Fournir les spcifications techniques compltes (features, prprocessing, paramtres) ;

Participer aux revues de modles, aux ateliers mtier et aux synchronisations Data & IA ;

Contribuer la dfinition de standards analytiques internes.

Activits cls

Techniques

Analyse statistique et data mining avanc ;

Dveloppement ML : Python, notebooks, frameworks ML (scikit-learn, PyTorch, TensorFlow ou quivalent) ;

Manipulation de grands volumes de donnes (SQL, PySpark) ;

Construction de features avec les pipelines existants (Spark, SQL) ;

Qualit des donnes, imputation, normalisation, slection de variables.

Organisationnelles

Participation aux ateliers mtier pour la comprhension des besoins ;

Prsentation des rsultats aux quipes Crdit, Risque, Marketing, Fraude, etc. ;

Rdaction claire des analyses et des rapports statistiques ;

Respect des standards de gouvernance Data & IA.

Comptences requises

Bac+4/5 en Data Science, Statistiques, Mathmatiques appliques, IA, Informatique ou quivalent ;

Au moins quatre (4) annes d’exprience en Data Science, idalement dans des environnements big data ;

Exprience concrte dans la conception de modles ML appliqus des problmatiques mtier (finance, risque, fraude, marketing) ;

Excellente matrise de Python et des librairies ML (scikit-learn, pandas, numpy) ;

Solides comptences en statistiques, mathmatiques appliques et modlisation de phnomnes ;

Bonne matrise de SQL et comprhension des environnements big data (Spark souhait) ;

Connaissances en Azure ou autres environnements cloud ;

Exprience des techniques d’interprtabilit, validation et robustesse des modles ;

Culture gnrale des enjeux mtiers : scoring, fraude, segmentation, optimisation ;

Forte capacit analytique, rigueur scientifique et sens du dtail ;

Capacit vulgariser et prsenter clairement des rsultats techniques complexes ;

Orientation rsultats et valeur mtier ;

Qualits collaboratives : travail troit avec Data Engineers, ML Engineers, mtiers ;

Autonomie, curiosit, proactivit

cosystme moderne : Big Data, Cloud, DevOps ;

Connaissance du secteur bancaire, fintech ou tlcom ;

Notions de MLOps, industrialisation ou CI/CD (apprci) ;

Connaissance de Azure ML, MLflow, feature store ;

Matrise de l’anglais.

Merci d’envoyer votre CV et lettre de motivation l’adresse lectronique : candidature@profil.sn ; avec en objet du mail, la mention Senior Data Scientist .

Date limite de dpt des candidatures : le 18 juin 2026.