Head of Data

Finfrog · FinTech · Banca & Pagos · Paris, France

Paris, FranceInfra & Data24 de agosto de 2026Leído en Welcome to the Jungle
PresencialDirector / VP

Vigencia de la oferta

ActivaVerificada en el sitio del editor hace 3 h

Todavía listada por el editor, publicada hace menos de un mes.

  • Activa desde hace 23 d

Comprobado cada seis horas en el sitio del editor. La antigüedad cuenta desde la fecha de publicación original, incluso tras una republicación.

Lo que dice la oferta

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

  • 7+ años de experiencia
  • Francés requerido
  • Gestión de equipo

Leído en el texto de la oferta por un modelo de lenguaje el 14 de septiembre de 2026 — indicativo, compruébalo en la oferta original.

Descripción

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 detectado

En resumen

Publicada el 24 de agosto de 2026 · vista por primera vez el 9 de septiembre de 2026

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