« Signaux Faibles » recrute en data science

Prévenir pour mieux guérir : un algorithme pour lutter contre la faillite et les difficultés d’entreprises

La startup d’Etat, pilotée par le Ministère de l’économie, des finances et de la relance (Direction générale des entreprises - DGE) a conçu et mis au point un service numérique de détection précoce des faillites d’entreprises afin de mieux les accompagner. Le constat est partagé par tous : identifier le plus en amont possible les difficultés des entreprises permet de mieux les accompagner, de maintenir activité et emploi dans tous les territoires.

« Signaux Faibles » met les données détenues par l’administration en valeur au service d’une politique publique préventive des faillites, notamment par la conception d’un modèle de prédiction des défaillances d’entreprises s’appuyant sur de l’apprentissage supervisé. Cette prédiction permet de cibler les entreprises en difficulté, et ainsi de soutenir les dirigeants des PME, notamment industrielle, souvent isolés et démunis et sans connaissance de toutes les options qui s’offrent à eux.

Né en Bourgogne Franche Comté en 2018-2019, un 1er algorithme a été conçu puis mis en test à l’échelle nationale en 2019-2020 avec la signature d’un partenariat entre 5 acteurs publics (Ministères de l’économie et des finances, Ministère du travail et de l’emploi, Urssaf Caisse nationale, Banque de France et Direction interministérielle du numérique), permettant notamment une exploitation commune de leurs données pour le modèle de prédiction. La crise sanitaire a amené des questions et défis fondamentaux pour la prédiction de défaillances, qui accompagne une refonte de notre modèle et de notre méthodologie. L’intégration récente de nouvelles sources de données, dont les liasses fiscales, permettra également de continuer à repenser et améliorer notre modèle. Nous avons besoin de vous !

La mission en data science : consolider et faire évoluer le modèle en période de crise

En tant que data scientist pour Signaux Faibles, vous aurez un rôle transverse, avec comme mission centrale de conduire l’amélioration du modèle actuel, par l’intégration de données complémentaires (données fiscales) et par l’utilisation de méthodes « à l’état de l’art » des modèles de classification supervisée (notamment, à terme, des approches série temporelle et bayésiennes). Vous serez notamment en charge de faire évoluer notre base de code open source (voir ci-dessous) en gérant les passages en production de ces travaux. Vous serez également amenés à mettre en place une nouvelle base de code en Spark, en lien étroit avec les data scientists de la DGFIP et la Banque de France pour construire un modèle commun tirant profits de sources de données rares et exclusives. Vous serez également amené à coordonner les travaux en data science (animer et piloter la task force sur le modèle constitué de volontaires parmi les partenaires). Des travaux sont menés aussi avec le ministère du travail et la Direction Interministérielle du Numérique (DINUM).

Vous serez amené(e) à concevoir des solutions pratiques et à contribuer à notre base algorithmique selon la méthode agile des startups d’Etat. Vous travaillerez en bonne proximité avec nos utilisateurs, notamment pour la validation empirique des résultats et pour l’amélioration continue. Vous serez enfin régulièrement amené(e) à présenter vos travaux à différents services publics partenaires ou utilisateurs.

L’équipe & compétences attendues

Nous sommes un quintette de choc aux profils complémentaires. Des développeurs back et front, data scientists partenaires, chef produit, chargé de déploiement, coordonné par l’intrapreneur/se.

Nous sommes joyeusement impliqués dans le défi quotidien que représente la mise sur pieds d’un service public numérique, développé en agile et conçu avec nos utilisateurs, au service des entreprises. La joyeuse persévérance est notre mot d’ordre. Un intérêt manifeste pour l’économie, le monde de l’entreprise et la transformation de l’administration est requis. La curiosité, le pragmatisme et l’esprit d’initiative sont trois qualité clés du poste, notamment du fait que vous serez rapidement en charge de coordonner plusieurs projets clés de Signaux Faibles. Une bonne capacité à vulgariser des concepts techniques et à présenter des résultats à une audience non technique est essentielle.

• Niveau master ; 2-3 ans d’expériences
• Bonne maîtrise de Python, Git, Linux, R, SQL ; Une connaissance de Spark et Hadoop serait un fort avantage
• Une expérience en ML-Ops, notamment avec Git, serait un plus
• Solides connaissances en apprentissage supervisé et en feature engineering ; bases en traitement de séries temporelles ou transport optimal appréciées
• Sensibilité pour la micro-économie, le monde de l’industrie et des PME, le service public et la modernisation de l’action publique
• Grande autonomie et capacité à délivrer des résultats concrets et pratiques
• Force d’initiative / Entrepreneurial

Ecrivez-nous !

D’autant plus vite, si vous êtes disponible dès les semaines prochaines et que vous êtes prêt(e) à rejoindre une équipe projet pendant 4 à 6 mois avec à l’issu un contrat de 3 ans reconductibles.

La mission est basée à Paris, au sein d’une équipe télétravaillante répartie sur le territoire français se réunissant régulièrement. Toutefois, le reste du temps, nous sommes très autonomes et vous-aussi une fois la stack technique en main.

Ecrivez-nous avec ton CV (et LM si possible) à l’adresse suivante elodie.quezel@finances.gouv.fr et partagez votre expérience et réussites (mais aussi vos attentes)

En savoir plus

Pour info :

• Comment un algorithme de Bercy va passer au peigne fin les données des entreprises en difficulté, Le Figaro, 3 juin 2021
• L’algorithme de Bercy pour détecter les entreprises en difficulté, Le Point, 21 mai 2021
• Comment Bercy veut détecter les entreprises à bout de souffle, L’Express, 1er juin 2021
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