• Titulaire d'un diplôme d'études secondaires ou supérieures à orientation informatique ;
• Expérience professionnelle de 5 ans dans le domaine du Data science.

Compétences techniques:

1. Spécificités métier et aspects réglementaires

• Autonomie dans les domaines suivants :

-       Modélisation supervisée et non supervisée ;

-       Analyses statistiques et data mining ;

-       Méthodologie de gestion de projets ;

• Bonnes connaissances dans le domaine des données financières ;
• Connaissances de base dans les domaines GDPR et BCBS239.

2. Outils informatiques et compétences digitales

• Maîtrise dans les domaines Python, NumPy et Pandas,Keras ;
• Autonomie dans les domaines Jupyter Notebook et Scala ;
• Bonnes connaissances dans les domaines Spark, SQL et Cypher ;
• Connaissances de base dans Azure DevOps et Neo4j.

3. Connaissances linguistiques (oral et écrit)

• Maîtrise de la langue française, bonnes connaissances en anglais ;
• La connaissance des langues luxembourgeoise constitue un avantage.

Compétences transversales:

• Traduire des raisonnements et concepts abstraits et généraux en solutions pratiques ;

• Structurer son travail en fixant les priorités et en accomplissant une multitude de tâches différentes de façon systématique ;
• Accompagner les autres, servir de modèle et les soutenir dans leur fonctionnement quotidien ;

• Explorer, écouter et comprendre le message des autres et se mettre à leur place ;
• Agir de manière intègre, conformément aux attentes de l’organisation, respecter la confidentialité et les engagements et évider toute forme de partialité ;
• S’appliquer entièrement dans le travail en donnant toujours le meilleur de soi-même, en cherchant à atteindre la meilleure qualité et en persévérant même en cas d’opposition ;
• S’impliquer et démontrer de la volonté et de l’ambition afin de générer des résultats et assumer la responsabilité de la qualité des actions entreprises.