Manager innovation et data H/F

À propos du poste

Crédit Agricole CIB, banque de financement et d'investissement du groupe Crédit Agricole, recrute un(e) manager innovation et data en CDI à Saint-Quentin-en-Yvelines (Ile-de-France, 78). Le poste s'adresse à l'équipe CMO (Capital Markets Operations), qui assure le support opérationnel des activités de marchés, et s'inscrit dans la Direction OPC (Operations, Premises & Country COOs). Le poste est en télétravail hybride.

Missions principales

• Diriger l'équipe Data Science CMO : objectifs clairs, suivi régulier, management de proximité, montée en compétences et attractivité du recrutement
• Piloter les chantiers Data Science, définir le cadre méthodologique, la roadmap des initiatives et la documentation des développements
• Animer la communauté des Data Scientists avec une gouvernance cohérente avec les métiers OPC
• Définir la stratégie KPI, industrialiser les indicateurs et piloter les demandes de reporting et de pilotage
• Fluidifier l'accès aux données et aux infrastructures, challenger les choix techniques et partager les composants réutilisables entre Middle Office, Back Office et entités géographiques
• Développer la culture Data & Digital au sein de CMO et accompagner les équipes opérationnelles vers les nouvelles technologies
• Prendre en charge les demandes d'automatisation du pôle COO, notamment sur le pilotage budgétaire et la Data Quality

Profil recherché

• Niveau d'études minimum Bac + 5 / M2 (université, école de commerce ou d'ingénieur)
• 6 à 10 ans d'expérience, dont au moins 5 ans en data science, idéalement avec une dimension managériale
• Expérience confirmée en environnement bancaire ou financier (idéalement middle/back office)
• Historique de projets data science menés de bout en bout avec un impact business mesurable
• Expérience dans la conduite de transformations digitales ou de programmes d'industrialisation appréciée

Compétences requises

• Maîtrise avancée de Python, R et SQL
• Expertise en Machine Learning et Deep Learning
• Connaissance des architectures data et cloud (AWS / Azure / GCP)
• Familiarité avec les outils MLOps (MLflow, Kubeflow, etc.)
• Anglais opérationnel