Job Specifications
Qui sommes-nous ?Kolecto est une fintech de gestion affiliée au Groupe Crédit Agricole qui simplifie, sécurise et améliore les finances des TPE-PME françaises, en conformité avec les dernières réglementations en vigueur.
Projet hybride par essence, notre solution digitale et humaine s'évertue à prendre le meilleur de deux mondes complémentaires : la culture agile et la vélocité d'une startup combinées à la puissance d'une banque universelle de proximité de 140 ans, leader européen historique de son industrie.
Aujourd’hui, Kolecto, c’est une équipe de 140+ personnes en hypercroissance, classée n°1 au TECH500 (classement relayé par Les Echos), qui évolue dans un environnement de travail très dynamique, avec des bureaux idéalement situés à Miromesnil (Paris 8e), à 5 min des Champs-Elysées et 10 min de la gare Saint-Lazare.
Notre missionTravailler chez Kolecto, c'est prendre activement part à un mouvement qui nous dépasse, celui de soutenir le maximum de TPE-PME de notre tissu économique, et notamment les plus vulnérables, dans la réussite de leurs transitions : technologique, économique et réglementaire.
Nous nous engageons au quotidien pour amplifier le pouvoir de projection et d’action des entrepreneurs, dirigeants et employés de TPE-PME qui contribuent à la compétitivité et la modernisation de notre pays.
Notre ambitionAvec le soutien du Groupe Crédit Agricole et de son réseau national historique (39 Caisses Régionales, 7000 conseillers) ainsi que du réseau LCL (1500+ conseillers), Kolecto est en forte croissance et vise à accompagner la digitalisation de plus de 500 000 entreprises sur les prochaines années, en assumant sa fonction de pont durable entre la banque de proximité, les experts-comptables et l’écosystème de partenaires de confiance des TPE-PME.
Pourquoi rejoindre Kolecto ?- La puissance de notre mission : nous trouvons beaucoup de sens à servir le maximum de TPE-PME françaises, et notamment celles qui sont traditionnellement le plus à la marge des dernières vagues de digitalisation et modernisation du pays ;
Nos collègues doué.e.s, passionné.e.s, expérimenté.e.s et altruistes, qui évoluent dans une dynamique de croissance très positive.
Notre environnement de travail hybride unique, combinant le meilleur de l’environnement stimulant de la startup et la force de frappe d’un grand groupe bancaire leader.
Notre politique de télétravail flexible, qui permet jusqu'à 3 jours de télétravail par semaine en France.
Notre engagement pour l’égalité professionnelle, illustré par un Index égalité femmes-hommes de 99/100 en 2025, témoignant de notre vigilance constante sur l’équité des parcours et des rémunérations.
Nos événements internes fédérateurs : deux séminaires par an, talks inspirants, afterworks, etc.
Votre missionLe Senior Data Scientist joue un rôle clé dans la conception, le développement et l’industrialisation de modèles de Machine Learning et de solutions basées sur les LLMs au service des produits Kolecto. Il intervient sur l’ensemble du cycle de vie des projets data science, en forte proximité avec les équipes Data, Product et Tech, pour maximiser l’impact business et opérationnel de nos usages data.
Responsabilités principales :
Développer et industrialiser des modèles de Machine Learning (supervisé, non supervisé, scoring, NLP, GenAI, LLMs) apportant une réelle valeur métier.
Traduire des besoins business en problématiques data science concrètes, mesurables et actionnables.
Construire des pipelines robustes, de la phase exploratoire jusqu’au déploiement en production (API, CI/CD, MLOps).
Participer à l’amélioration continue de nos pratiques : reproductibilité, versioning, monitoring, documentation, qualité scientifique.
Collaborer étroitement avec les équipes Product, Tech, Growth, Risk pour garantir la pertinence, l’adoption et la performance des modèles.
Contribuer à l’innovation interne autour de la GenAI (RAG, fine-tuning, optimisation LLM, safety, évaluation) et identifier de nouveaux cas d’usage.
Partager les bonnes pratiques avec le reste de l’équipe Data Science et accompagner ponctuellement des profils plus juniors.
Votre profilExpérience
4 à 7 ans d’expérience en data science appliquée, idéalement en scale-up, fintech, SaaS ou conseil.
Solide expérience en développement et déploiement de projets ML de bout en bout (POC → production).
Une expérience sur des projets GenAI / LLM (RAG, fine-tuning, optimisation, évaluation) est un vrai atout.
Compétences techniques & méthodologiques
Excellente maîtrise de Python et des libraries ML : scikit-learn, XGBoost, PyTorch ou équivalent.
Très bonne connaissance de la mise en production : développement d’API, conteneurisation, CI/CD, monitoring, bonnes pratiques MLOps.
Aisance avec le déploiement de modèles (API, micro-services) et utilisation d’outils Dev/Data (Git, Docker, Mlflow…).
Bonne compréhension des architectures modernes LLM et des workflows GenAI (embeddings, RAG, prompts complexes…).
Notions de data engineering ap