Rattaché à la Direction de la Stratégie et du Développement, le Data Lab regroupe des compétences de Data Science et de Software engineering pour développer et déployer des solutions améliorant les processus, les produits et les services de l’entreprise.

Pour répondre à des problématiques au cœur des métiers de l’entreprise, nos Data Scientists sont force de proposition et peuvent concevoir, développer et déployer des solutions opérationnelles.

L’équipe cherche à mettre en œuvre les meilleures pratiques de développement, principalement sur la stack Python mais aussi en Java et React, pour déployer des applications et des APIs sur les infrastructures Docker/Kubernetes, dans Apache Airflow et dans le Cloud.

Le partage des connaissances par des présentations entres membres de l’équipe, la formation et la veille technologique sur du temps réservé font partie du mode de fonctionnement du Data Lab.

Les cas d’utilisation de la data science sont variés et aboutissent à des mises en œuvres concrètes dans les outils internes et les applications clientes, par exemple :

• Scoring du risque de défaillance des entreprises
• Extraction d’informations à partir d’images et de documents
• Construction et exploitation de graphe de connaissances
• Moteur de recherche spécialisé dans l’identification des entreprises
• Modélisation et simulations financières

Missions :

• Vous intégrez l'équipe de Data Lab de Coface et travaillez le plus souvent en binôme ou dans des équipes réduites sur des projets innovants
• Vous concevez et développez complètement des solutions pouvant mettre en œuvre des technologies de Machine Learning, jusqu’au déploiement sur nos infrastructures de containers ou dans le cloud, et au monitoring en production.
• Vous contribuez à la veille technologique

Profil recherché :

• Diplôme d’Ingénieur ou équivalent en Data Science : apprentissage supervisé et non-supervisé, clustering, NLP…
• +2 ans d'expérience en développement d’application Python avec des standards de qualité élevés et la mise en œuvre de bonnes pratiques de revues de code et d’intégration continue.
• Expérience de déploiement Docker/Kubernetes et d'application dans le cloud souhaitable
• Maîtrise de Python et son écosystème
• Utilisation de Linux et Git
• Pratique de SQL et expérience en bases NoSQL (document, graph)
• Autonomie, curiosité, rigueur
• Anglais : projets dans des contextes internationaux