Entreprise

Après 23 ans d’existence, SALAFIN société de crédit à la consommation, filiale de BANK OF AFRICA a su se hisser parmi les plus importants opérateurs du secteur, grâce à une politique de développement basée surun esprit :
  • Fédérateur,des femmes et des hommes de SALAFIN, véritable capital humain de SALAFIN,
  • Innovateur, avec le lancement de produits innovants et à forte valeur ajoutée pour nos clients
Dans le cadre de son développement, SALAFIN recherche unData Scientist Risque (H/F)basé à Casablanca.

Missions

Rattaché(e) à l’entité Risque de Crédit, vous aurez pour missions principales :

  • Construire des algorithmes de collecte, nettoyage et transformation des données Salafin.
  • Réaliser des analyses descriptives pertinentes sous forme de tableaux de bord, rapports, emails, etc. à destination des décideurs de l’organisation (Descriptive Analytics, Business Intelligence)
  • Elaborer des modèles prédictifs pour la construction des score d’octroi de crédit, de comportement, et d’appétence au crédit.
  • Entrainer les modèles, les tester, les valider et les déployer en production.
  • Fournir des outils d’aide à la décision et recommandations stratégiques à la direction des risques basés sur des modèles robustes.
  • Backtester et monitorer les modèles existants
  • Selon le niveau d’aggravation des performances des modèles, les re-calibrer, les adapter à un nouveau contexte ou les redévelopper en entier.

Profil

Issu(e) d’une formation supérieure en école d’ingénieur, école d’informatique ou de statistiques avec une spécialisation «data science». vous justifiez de 2 à 3 ans d’expérience dans l’analyse de données et la construction de modèles.
Vous possédez, outre des qualités d'analyse et de rédaction, un sens aigu des relations humaines qui permettra d’évoluer dans une structure en pleine transformation.
Vous avez une culture générale de l’industrie du crédit à la consommation et de ses spécificités est nécessaire.
Enfin, une connaissance des principes de la modélisation du risque de crédit à la consommation serait un plus.
Compétences:
  • Bonne compréhension des enjeux risque, business et marketing d’une société de financement.
  • Forte orientation business et «use cases».
  • Statistiques : capacité à réaliser des analyses prédictives et statistiques à partir des différentes bases de données.
  • Mathématiques appliquées : capacité à construire des algorithmes pour améliorer les résultats de recherches et de ciblage.
  • Base de données: Maîtrise de l’architecture des bases de données décisionnelles.
  • Programmation: Solides compétences en programmation informatique (Python, R, SQL).
  • Machine Learning et AI: bonne connaissance des technologies, librairies,

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