Head of Data

Finfrog · FinTech · Banking & Zahlungsverkehr · Paris, France

Paris, FranceInfra & Data24. August 2026Gelesen bei Welcome to the Jungle
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  • Seit 23 T online

Alle sechs Stunden auf der Website des Anbieters geprüft. Das Alter zählt ab dem ursprünglichen Veröffentlichungsdatum, auch nach einer Neuveröffentlichung.

Was die Anzeige sagt

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

  • 7+ Jahre Erfahrung
  • Französisch erforderlich
  • Personalverantwortung

Am 14. September 2026 von einem Sprachmodell aus dem Anzeigentext gelesen — Richtwert, bitte in der Originalanzeige prüfen.

Beschreibung

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

Erkannter Tech-Stack

Auf einen Blick

Veröffentlicht am 24. August 2026 · erstmals gesehen am 9. September 2026

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