Data Scientist – secteur bancaire (F/H)
CELADFintechPubliée il y a 1 semaine
~ 440 €/jFourchette estimée par FreelanceScope à partir du niveau d'expérience demandé : la source ne publie pas de TJM pour cette mission.
- Lieu
- Corenc · Hybride
- Durée
- 3 ans
- Démarrage
- 20 septembre 2026
- Expérience
- Confirmé (3-6 ans)
- Langues
- Français
- Contrat
- Freelance
Situer cette mission
Repères calculés par FreelanceScope sur les missions ouvertes de son catalogue — ils ne proviennent pas de l'annonce et n'engagent pas l'entreprise.
- Le TJM de cette mission se situe au-dessus de la médiane des 22 missions de votre métier et de votre séniorité de notre catalogue, dont la médiane est de 315 €/jour (moitié centrale : 210 à 430 €/jour).
- 0 % des missions data scientist de notre catalogue sont ouvertes en télétravail total.
- Compétences peu demandées ailleurs dans le catalogue : GCP (62 missions), LLM (68 missions). À séniorité égale, une compétence rare se négocie mieux.
Profil confirmé (3-6 ans) · Comment ces repères sont calculés
La mission
A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇
DEMARRAGE – SEPTEMBRE 2026 - 🏠 2 jours de télétravail / semaine - 📍 Grenoble (38) - Corenc - 🛠 Expérience de 5 ans minimum
Et si vous pouviez travailler sur des projets Data / IA directement connectés aux enjeux métiers d’une grande banque ?
Ici, pas de modèle qui reste en POC. Vous intervenez sur des cas d’usage réels, utilisés, et amenés à être industrialisés.
Pourquoi nous recrutons ?
L’activité Data / IA prend de l’ampleur côté client.
L’enjeu aujourd’hui est clair : - accélérer l’appropriation de la Data et de l’IA par les métiers - transformer des cas d’usage en solutions concrètes et durables
Vous arrivez donc dans une phase où tout se structure et se développe.
Concrètement, votre quotidien :
Après votre onboarding pour comprendre les enjeux bancaires et l’écosystème technique, vous allez :
1/ Construire des cas d’usage Data / IA
Vous utiliserez Python et les frameworks ML/DL pour :
- préparer et explorer les données
- concevoir et entraîner des modèles
- restituer les résultats de manière compréhensible pour les métiers
2/ Travailler avec les métiers
Vous interviendrez directement avec eux pour :
- cadrer les besoins
- traduire des problématiques métiers en cas d’usage data
- accompagner l’adoption des solutions
Compétences attendues
Indispensables
- Python
- LLM
- GCP