[KHOME] Data Scientist Senior

[KHOME] Data Scientist Postuler Filiale à 100% du Groupe Crédit Agricole Khome réinvente l’expertise immobilière et transforme en profondeur la manière dont les institutions financières, les foncières et les investisseurs comprennent la valeur, la qualité et les risques des actifs immobiliers. Nous servons aujourd’hui les grandes banques françaises, des gestionnaires de portefeuille, et des foncières avec des solutions d’expertise certifiée, d’analyse immobilière augmentée et de scoring des actifs. Notre plateforme Data et nos outils basés sur l’IA est au cœur de cette réinvention. Notre mission : rendre l’expertise immobilière plus simple, plus rapide et plus intelligente Khome évolue dans un environnement fintech exigeant et réglementé, où la donnée est un actif central du produit. La plateforme repose sur des modèles d'expertise immobilière augmentée : scoring de biens, valorisation, signaux marché. L'enjeu aujourd'hui est de renforcer la capacité de l'équipe à : Concevoir et industrialiser des modèles statistiques et ML appliqués à l'immobilier. Fiabiliser l'évaluation des données fournisseurs Accompagner l'intégration concrète de l'IA dans le produit Ce poste s'inscrit dans une dynamique de montée en maturité technique, en complémentarité directe avec le Data Engineer. Vos priorités clés Modélisation & Data Science appliquée Concevoir, entraîner et maintenir des modèles statistiques (scoring, valorisation, anomalie, segmentation) Évaluer rigoureusement la qualité des modèles et des données — y compris celles issues de prestataires externes Exploiter des données géospatiales (POI, flux, zonage, distances, données cadastrales et DVF géolocalisées) pour enrichir les modèles de valorisation et de scoring Produire des restitutions exploitables pour les équipes produit et business Contribuer à la roadmap data en identifiant les leviers à forte valeur Industrialisation & MLOps Concevoir et maintenir des pipelines d'entraînement et d'inférence Collaborer étroitement avec le Data Engineer sur l'architecture et la qualité des données en entrée Participer à l'orchestration et au monitoring des modèles en production IA appliquée & usage avancé Intégrer des approches LLM / RAG / IA générative dans les usages produit, quand pertinent Concevoir et déployer des pipelines RAG sur des corpus documentaires immobiliers et réglementaires Maîtriser les patterns d’engineering IA : prompt engineering structuré, function calling, agents IA légers, chaînes d'orchestration (LangGraph, CrewAI), … Veiller à une intégration maîtrisée et documentée — pas d'expérimentation non contrôlée Être force de proposition sur les nouvelles opportunités IA cohérentes avec la roadmap Ce qui fera la différence Solide maîtrise de Python pour la data science (Pandas, Scikit-learn, statsmodels, NumPy, GeoPandas, Shapely) et pour le ML Engineering (Fastapi, pydantic, …) Expérience réelle en modélisation supervisée et non supervisée sur des données structurées Capacité à évaluer des données externes de manière rigoureuse (qualité, biais, dérive) Autonomie dans un environnement en construction — pas besoin d'un cadre très formalisé pour avancer Exposition à des données immobilières, financières ou de marché — un vrai plus Sensibilité à l'IA générative et usage concret des outils actuels (LLM, RAG, automatisation assistée) Capacité à vulgariser des résultats complexes pour des interlocuteurs non techniques L'environnement technique & organisationnel Stack principale : Python — langage central pour la Data Science AWS (Lambda, S3, RDS, SageMaker ou équivalent) Collaboration avec le Data Engineer sur les flux et l'architecture data Organisation : Collaboration étroite avec le Head of Tech et le Data Engineer Interaction directe avec les enjeux produit et les équipes business Environnement structuré et soutenu par La Fabrique by CA Présentiel privilégié pour les postes techniques stratégiques Pourquoi ce poste est stratégique Les modèles Data Science sont au cœur de la proposition de valeur de Khome — ce n'est pas un rôle support La qualité et la fiabilité des modèles conditionne directement la crédibilité produit L'intégration de l'IA dans le produit ouvre un champ différenciant réel — à construire intelligemment Le renforcement de la séniorité technique data est un levier clé pour la trajectoire Khome Ce rôle contribue directement à la solidité de l'offre et à la trajectoire produit — avec un impact visible dès les premières semaines. Comment nous recrutons Un premier échange exploratoire avec un recruteur Un entretien technique approfondi (cas pratique + discussion architecture) Une série de rencontres avec l'équipe dirigeante et l'équipe tech Division KHOME Département Tech / Data Poste Data engineer Localisations Paris Statut à distance Hybride Type de contrat CDI Date de démarrage 1 juin 2026 À propos de La Fabrique by CA Fondé en 2018, La Fabrique by CA regroupe aujourd'hui dizaine de startups dont Blank, Kolecto, Kls, Khome, Worklife... Fondé en 2018