Acteur majeur du crédit à la consommation au Maroc depuis plus de 30 ans, Wafasalaf, filiale d’Attijariwafa Bank et de Crédit Agricole Personal Finance & Mobility, poursuit sa transformation en misant sur l’innovation, la data et l’engagement client pour construire la finance responsable de demain. Forte de son positionnement historique et de son impact économique et social, l’entreprise cherche à renforcer ses équipes par le recrutement de Data Scientists prêts à relever des défis à forte valeur ajoutée.
Dans un environnement en constante évolution, les profils recherchés seront intégrés à des projets innovants et stratégiques, centrés sur l’analyse avancée des données et le pilotage des risques liés à l’activité de crédit à la consommation.
Les principales responsabilités confiées seront les suivantes:
- Extraire, transformer et structurer les données nécessaires à l’analyse, tout en veillant à leur qualité.
- Définir des règles de nettoyage, de validation et de structuration des bases de données hétérogènes.
- Réaliser des analyses statistiques poussées et mettre en place des modèles prédictifs.
- Déployer et maintenir les modèles à travers des systèmes de monitoring automatisés.
- Assurer une veille technologique permanente autour des outils, langages et plateformes de data science.
Le profil recherché correspond à un(e) ingénieur(e) spécialisé(e) en statistiques, data science ou informatique, avec une première expérience significative dans le domaine:
- Minimum 2 ans d’expérience dans l’analyse des risques liés au crédit.
- Solide maîtrise des algorithmes de machine learning et deep learning.
- Bonne connaissance des bases de données, langages de programmation (Python, R, SQL…) et des environnements Big Data.
- Capacité à évoluer dans un cadre agile, dynamique et tourné vers l’innovation.
Le poste est une opportunité unique de contribuer activement à la stratégie d’une entreprise pionnière, tout en évoluant au sein d’un environnement stimulant, où l’impact réel des projets se mesure à la satisfaction des clients et à la performance des solutions déployées.
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