Data Scientist senior, Méthodologies

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Tilt (formerly Empower)

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201 - 500 employés

💳 Fintech

👥 B2C

💸 Finance

Fintech • B2C • Finance

Tilt est une entreprise de technologie financière qui offre des avances de trésorerie, des lignes de crédit et des services de carte de crédit visant à renforcer l'autonomie financière des clients. En mettant l'accent sur l'accessibilité, Tilt propose des plans de remboursement flexibles et une éligibilité indépendante de l'historique de crédit d'un client, permettant ainsi aux individus de se qualifier en fonction de leurs habitudes financières en temps réel. La plateforme est conviviale, avec des expériences clients positives et une haute notation, ce qui en fait une option pratique pour ceux qui cherchent à gérer leurs finances et à bâtir leur crédit efficacement.

Description

• Concevoir l'avenir : vous ne vous contenterez pas de lancer des expérimentations ; vous serez responsable du développement et de la validation d'architectures de deep learning (transformers, embeddings et réseaux de neurones) qui définissent la façon dont Tilt évalue le risque. • Piloter la stratégie transverse : vous collaborerez avec les équipes Engineering et Product pour garantir que nos modèles ne soient pas seulement « intelligents » en laboratoire, mais aussi efficaces et scalables en production. • Transformer les insights en solutions : vous dépasserez les symptômes d'un problème de données pour en identifier la cause racine. Vous définirez les compromis et traduirez des résultats complexes en solutions claires, opérationnelles et exploitables pour notre plateforme de prêt. • Assumer la responsabilité du flux de travail : sous la direction générale de l'encadrement, vous prendrez en charge l'intégralité de vos projets — de l'hypothèse initiale à la mesure de l'impact pour nos clients. • Faire monter le niveau d'expertise : vous partagerez vos résultats et accompagnerez vos collègues en mentorat, aidant l'équipe à renforcer ses capacités en deep learning et à rester à la pointe du secteur. • Mesurer ce qui compte : vous définirez le succès non seulement par la précision des modèles, mais surtout par la manière dont votre travail améliore les résultats financiers pour les clients et partenaires de Tilt.

🎯 Exigences

• Solide expertise technique : vous justifiez d'une expérience avérée dans la conception et le déploiement de modèles de deep learning (réseaux de neurones, embeddings ou transformers) en utilisant des frameworks modernes tels que PyTorch ou TensorFlow. • Expérience appliquée : vous avez mis en œuvre du machine learning sur des problématiques complexes et réelles, idéalement dans les services financiers (crédit, prêts ou paiements). • Raisonnement par premiers principes : vous excellez à décomposer les problèmes. Vous n'appliquez pas un modèle parce qu'il est tendance ; vous le choisissez après avoir analysé les compromis et le « pourquoi ». • Clarté implacable : vous savez faire le tri dans l'information. Vous êtes capable d'expliquer un concept technique complexe à un interlocuteur non technique avec la même aisance et le même respect que vous l'expliqueriez à un pair. • Intention portée par le sens : vous êtes motivé par une mission. Vous souhaitez que votre expertise serve un objectif — aider davantage de personnes à obtenir le « Oui » qu'elles méritent.

🏖️ Avantages

• Priorité au travail virtuel : l'équipe Tilt collabore depuis 14 pays, sur 12 fuseaux horaires et ce chiffre augmente. Vous bénéficierez d'un remboursement pour le télétravail (WFH). • Rémunération compétitive : nous misons sur le potentiel, ce qui se reflète dans nos packages de rémunération attractifs et une attribution généreuse d'equity. • Couverture complète : formules santé flexibles à tous les niveaux de cotisation et subventions substantielles conformes aux standards internationaux. • Visibilité : exposition directe auprès de l'équipe de direction — nous sommes une équipe où les bonnes idées circulent rapidement. • Rencontres internationales rémunérées : la magie opère en présentiel — nous nous réunissons deux fois par an pour nous retrouver autour de repas partagés ou d'activités (kayak, etc.). (Nous avons notamment visité Vail, San Diego et Mexico City.) • Impact reconnu : les opportunités d'évolution suivent vos contributions, non des timelines de promotion rigides.