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Sponsor de visa H1BFinanceFintechServices bancaires
Citi est une entreprise mondiale de services bancaires et financiers qui accompagne les particuliers, les entreprises, les gouvernements et les institutions. Son offre couvre les services bancaires aux particuliers, les cartes de crédit, la gestion de patrimoine, la banque d’entreprise et la banque d’investissement, grâce à des activités présentes dans plus de 100 pays. En tant que grande organisation financière internationale, Citi réunit des équipes qui travaillent dans les secteurs bancaire, financier et des technologies financières.
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Offres de l’entreprise

Ingénieur Machine Learning (Python, SQL) – Citi, Pune Hybride

Rejoignez l’activité mondiale Treasury & Trade Services de Citi pour développer des solutions de machine learning, Python, SQL et d’IA générative en production. Le poste associe des pipelines de données évolutifs, des analyses avancées et un impact mesurable sur l’activité.

INIndeHybrideTemps pleinIntermédiaireSeniorLangue Requise : anglaisIngénieur backendIngénieur logiciel
ETLPySparkPythonScikit-LearnSQL

Description

  • Examinez de grands ensembles de données complexes afin d’identifier les tendances, les risques, les opportunités et les schémas récurrents.
  • Créez des cadres analytiques pour les initiatives liées à l’expérience client, à la tarification, à l’acquisition, aux ventes croisées et à la fidélisation.
  • Transformez des besoins métier peu clairs en solutions structurées de data science et d’analyse.
  • Concevez, développez, validez et déployez des modèles de machine learning.
  • Fournissez des modèles qui créent une valeur mesurable pour l’entreprise et éclairent les décisions.
  • Développez et améliorez des applications d’IA générative.
  • Concevez, développez et maintenez des pipelines ETL/ELT évolutifs ainsi que des flux de données pour les initiatives d’analyse et d’IA.
  • Collaborez avec les équipes d’ingénierie des données afin de renforcer la qualité, la traçabilité, la gouvernance et l’évolutivité des plateformes de données.
  • Coordonnez-vous avec les équipes métier, produit, opérations, technologie et données pour prioriser et mener à bien des initiatives à fort impact.
  • Communiquez les résultats analytiques, les performances des modèles et les recommandations à des publics techniques et non techniques, y compris aux cadres dirigeants.
  • Utilisez les méthodes de data science, de machine learning et d’IA générative pour résoudre des problématiques métier complexes grâce à des solutions analytiques évolutives.

Exigences

  • Diplôme de licence ou de master en informatique, science des données, statistiques, ingénierie, mathématiques ou dans un domaine quantitatif connexe.
  • Trois à cinq ans d’expérience en data science, machine learning, analyse avancée ou dans une discipline connexe.
  • Une expérience dans le secteur bancaire, les services financiers ou un autre secteur fortement réglementé est préférable.
  • Expérience avérée dans le déploiement de solutions de machine learning ou d’IA prêtes pour la production.
  • Une solide maîtrise de Python est requise.
  • Compétences avancées en SQL.
  • Expérience avec PySpark et le traitement de données à grande échelle.
  • Expérience pratique des méthodes d’apprentissage supervisé et non supervisé.
  • Expérience pratique de la modélisation statistique et des tests d’hypothèses.
  • Expérience pratique de la conception d’expériences et de la réalisation de tests A/B.
  • Expérience avec Scikit-learn.
  • Expérience avec XGBoost et/ou LightGBM.
  • Expérience dans le développement de pipelines ETL/ELT.
  • Expérience en modélisation des données.
  • Expérience dans la mise en œuvre de CI/CD pour les charges de travail de machine learning.
  • Expérience du suivi des modèles et de la gestion des performances.
  • Expérience du contrôle de version et des frameworks de déploiement.
  • Solides capacités d’analyse et de résolution de problèmes.
  • Capacité à identifier les tendances, les schémas et les informations exploitables dans des données structurées et non structurées.
  • Capacité à élaborer des méthodologies analytiques et à mener de manière autonome des analyses complexes.
  • Excellentes compétences en communication écrite et orale.
  • Capacité à convaincre les parties prenantes grâce à des recommandations fondées sur les données.
  • Aisance dans les organisations transversales et matricielles.
  • Grande attention aux détails et sens de l’organisation.
  • Capacité à gérer des priorités concurrentes et à produire des résultats dans un environnement dynamique.
  • Forte responsabilisation et appropriation des résultats.

Avantages

  • Emploi garantissant l’égalité des chances.
  • Des aménagements raisonnables sont disponibles pour les personnes en situation de handicap.

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