Data Scientist confirmé (H/F) – Direction statistiques et gestion des données

À propos du poste

Bank Al Maghrib, banque centrale du Maroc, recrute un data scientist confirmé (H/F) basé à Rabat, rattaché à la direction Statistiques et Gestion des Données. Votre mission est d'analyser des données structurées et non structurées pour construire des modèles analytiques et des scénarios d'usage exploitables, explicables, de qualité et conformes.

Missions principales

• Identifier les sources de données pertinentes pour les cas d'usage DATA Analytics
• Analyser et contrôler la qualité des données massives structurées et non structurées
• Convertir les problématiques métiers en modèles mathématiques et développer des outils algorithmiques et prédictifs (scoring, segmentation)
• Contribuer aux méthodologies de calcul des indicateurs et aux modèles statistiques avancés
• Documenter les travaux et garantir la traçabilité et la reproductibilité des modèles
• Assurer la robustesse, la performance et la fiabilité des modèles en production, en surveillant l'explicabilité, les biais et la dérive des données
• Participer à la mise en production : versionnement, tests, packaging ou conteneurisation
• Réaliser des études exploratoires et des POC, et accompagner les entités de la Banque dans l'usage des technologies d'analyse des données
• Veiller à la restitution des données via des outils de visualisation et suivre l'évolution des méthodes, outils et frameworks en data science, machine learning et intelligence artificielle

Profil recherché

• Diplôme d'études supérieures (doctorat, diplôme d'ingénieur, master ou équivalent) de préférence en data science, mathématiques appliquées ou statistiques
• Expérience de 6 ans minimum dans un poste similaire, idéalement dans le secteur bancaire
• Nationalité marocaine et moins de 40 ans
• Capacité à interpréter et communiquer les résultats de manière claire et orientée décision, esprit analytique et rigueur
• Collaboration dans des équipes pluridisciplinaires et vulgarisation des concepts complexes

Compétences requises

• Modèles statistiques et machine learning (classification, régression, séries temporelles, NLP)
• Frameworks de deep learning et méthodes d'optimisation et de régularisation
• Environnements Cloud Data & AI (GCP, BigQuery, Cloud Storage, Vertex AI), CI/CD et Docker, Kubernetes
• Approches IA générative (LLMs, RAGs, embeddings)
• Computer vision ou traitement de données multimodales (texte, image, audio)
• Bibliothèques de visualisation et analyse exploratoire, bases de données SQL et NoSQL
• Certifications appréciables : SAS Certified AI & Machine Learning Professional, Dataiku, DP-100 (Azure Data Scientist Associate)