Head of Data

Finfrog · FinTech · Banque & Paiement · Paris, France

Paris, FranceInfra & Data24 août 2026Lu sur Welcome to the Jungle
Sur siteDirector / VP

Fraîcheur de l'offre

En ligneVérifiée chez l'éditeur il y a 2 h

Toujours listée chez l'éditeur, publiée il y a moins d'un mois.

  • En ligne depuis 23 j

Relevé toutes les six heures sur le site de l'éditeur. L'âge compte depuis la date de publication d'origine, même après une republication.

Ce que dit l'annonce

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

  • 7+ ans d'expérience
  • Français requis
  • Management d'équipe

Lu dans le texte de l'annonce par un modèle de langage le 14 septembre 2026 — indicatif, vérifiez sur l'annonce d'origine.

Description

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

Stack repérée

En bref

Publiée le 24 août 2026 · vue pour la première fois le 9 septembre 2026

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