Head of Data

Finfrog · FinTech · Banca & Pagamenti

Paris, FranceInfra & DataFonte: Welcome to the Jungle

Attualità dell'annuncio

AttivoVerificato sul sito dell'editore 6 h fa

Ancora elencato dall'editore, pubblicato meno di un mese fa.

  • Online da 23 g

Rilevato ogni sei ore sul sito dell'editore. L'età conta dalla data di pubblicazione originale, anche dopo una ripubblicazione.

Cosa dice l'annuncio

Lead a data science, analytics, engineering and ML team responsible for credit risk and fraud scoring models, reporting, and data infrastructure.

  • 7+ anni di esperienza
  • Francese richiesto
  • Gestione del team

Letto nel testo dell'annuncio da un modello linguistico il 14 settembre 2026 — indicativo, verifica sull'annuncio originale.

Descrizione

Rejoignez Finfrog, une entreprise innovante dans le secteur du crédit. En tant que Head of Data, vous serez au cœur de notre stratégie, travaillant en étroite collaboration avec toutes les équipes et contribuant à notre croissance durable. Vous serez responsable de la science des données, du reporting et de l'intelligence d'affaires, de la recherche et du développement, de l'ingénierie des données et de la gestion de l'équipe.

• Pilotage et amélioration continue des modèles de Machine Learning de scoring de risque de crédit et de fraude.
• Production et automatisation des reportings, y compris les reportings réglementaires et à destination d'investisseurs.
• Management et montée en compétences de l'équipe Data, encadrement au quotidien, priorisation des projets.

Formation et expérience
• Formation scientifique supérieure (bac+5 minimum) — data science, mathématiques appliquées, statistiques, informatique ou équivalent ;
• 7 ans d'expérience minimum en data science ;
• Une expérience précédente dans le secteur du crédit est un plus ;

Soft skills
• Expérience confirmée de management d'une équipe de Data Scientists ;
• Sens business et capacité à résoudre des problèmes ;
• Rigueur et sens des responsabilités, indispensables dans un contexte réglementé.

Skills techniques
• Maîtrise de Python et SQL ;
• Maîtrise des frameworks de Machine Learning (scikit-learn, mlflow, pytorch, etc.) ;
• Aisance avec notre stack data ou des outils équivalents :
• Data Ingestion / Orchestration : Airbyte, Airflow, dbt
• Data Warehouse : Snowflake
• Infrastructure Cloud : AWS
• Data Visualisation : Metabase

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