Leverage and promote data assets
STRUCTURE OF OUR OFFERING
DATA STRATEGY
Define the Data ambition of the organization
- Carry out an audit of the Data assets and strategy
- Identify existing initiatives and measure their performance
- Define and prioritize new internal and external services
- Define the HR transformation plan
- Define the communication plan
- Définition du plan de communication
DATA MANAGEMENT
Establish the Data organizational framework
- Define the Data governance roles & responsibilities
- Survey the required data dictionary for priority usage
- Establish KPIs to initiate data governance
- Build the IT roadmap to support the centralization of Data assets
DATA ANALYTICS
Promote the culture of Data service offerings within the organization
- Audit the Data assets
- List internal usage
- Formalize internal service offerings: data visualization, segmentation, business process automation
DATA SCIENCE
- Ideation, prototyping and identification of business opportunities
- Data collection and preparation
- Deployment of machine learning methods
- Operational integration into business processes
- Change management
MACHINE LEARNING IN FINANCE
The book offers a deep dive into a major trend observed in the digitization programs of financial services: the increasing use of Machine Learning.
READ THE PUBLICATION
PROMOTE OUR EXPERTISE
180 publications in the media and 15 interviews conducted in 2020. Through multiple publications, Square’s consultants deliver to their clients: analyses, reflections or data to help decipher their biggest challenges.
Notre souveraineté doit aussi être intellectuelle
Paru dans Les Echos.
Présidentielles 2022 : l’enjeu des données
Paru dans La Tribune.
Garantir la vie privée : un indispensable pour une expérience client réussie
Paru dans CBNews
CUSTOMER CASE STUDIES
SQUARE RESEARCH CENTER
Data management
We offer an organizational model that goes beyond a mere technical architecture and allows to combine technology and human resources management. This organizational model builds on three components identified in the Data Vault 2.0 modelling and suggests new avenues such as data literacy to overcome the current barriers to data usage.
Causal inference and improvement of customer knowledge models (Uplift)
Our work demonstrates the limitations of Big Data in the field of customer knowledge. It has paved the way for new research avenues on Machine Learning, especially Preference Learning. Applied to target marketing, this analytical technique makes it possible to characterize profit-generating customers and can be extended to other fields (health, etc.).
Interpretability of automated learning models
Our research work is focusing on developing solutions to improve the evaluation metrics of interpretability models in terms of plausibility and fidelity. The design of robust substitution models against adversarial attacks. The generation of adversarial attacks and suitable counterfactuals, which are especially difficult for NLP applications, to eventually optimize the interpretability of AI algorithms.
JOB OFFERS
Senior Consultant Data Scientist
Senior Consultant Data Scientist
Présent en France, Belgique et Luxembourg, Square est un groupe de conseil en stratégie et organisation qui a connu l’une des plus fortes croissance sur son marché ces 10 dernières années.
Composé de 9 cabinets spécialisés par métiers, niveaux d’intervention ou secteurs, le groupe compte 700 consultants et intervient principalement dans 9 « domaines d’excellence » qui concentrent les expertises des cabinets du groupe : Data, Digital & Marketing, Entreprises & finance durables, Organisation & Efficiency, People & Change, Risk & finance, Regulatory & Compliance, Supply Chain.
Votre futur
Pour renforcer les équipes spécialisées de l’un des cabinets du groupe Square sur le Domaine d’Excellence Data, vous participerez à différents types de mission :
Pour nos clients des secteurs bancaires et assurantiels :
- Vous interviendrez sur des projets datascience impliquant du Machine Learning, du Data Marketing et de la connaissance client.
- Vous prendrez part à la mise en place de scoring à l’octroi et modélisation de risque de crédit dans le cadre de détection de fraude.
- Vous travaillerez sur les langages Python, R, Spark ou SAS.
- Vous vous appuierez également sur des solutions data science telle que Dataiku.
En interne :
- Vous participerez aux réponses à appels d’offres sur votre spécialité
- Vous contribuerez au recrutement et au développement business
- Vous aurez un rôle de référent pour des consultants plus juniors
- Vous participerez activement aux initiatives autour de vos communautés, des Domaines d’Excellence, des programmes de R&D
- Vous serez ambassadeur et acteur des initiatives RSE du groupe (ex : mécénat de compétences).
Vos talents
Vous avez minimum 4 années d’expérience dans les métiers de la data.
Vous maîtrisez les outils nécessaires aux missions proposées tels que Python, R, Spark ou SAS et connaissez des solutions data science (Dataiku).
Vous avez déjà évolué dans des métiers du secteur bancaire.
Vous avez la culture de l’engagement, l’esprit d’équipe et vous partagez les valeurs de Square.
Vous parlez et écrivez anglais.
Vous êtes diplômé(e) d’un BAC+5.
Donner du futur au talent
Connu et reconnu pour sa convivialité et son ambiance agréable, Square vous accompagnera pour réussir vos projets et développer vos talents au travers :
- d’un programme de formations personnalisé
- d’un système de mentorat unique
- d’une organisation favorisant le partage privilégié entre pairs au sein de communautés d’experts
- d’un suivi managérial régulier
- d’un système de rémunération variable adapté.
Senior Consultant Data Scientist & Statistical modelling
Senior Consultant Data Scientist & Statistical modelling
Présent en France, Belgique et Luxembourg, Square est un groupe de conseil en stratégie et organisation qui a connu l’une des plus fortes croissance sur son marché ces 10 dernières années.
Composé de 9 cabinets spécialisés par métiers, niveaux d’intervention ou secteurs, le groupe compte 700 consultants et intervient principalement dans 9 « domaines d’excellence » qui concentrent les expertises des cabinets du groupe : Data, Digital & Marketing, Entreprises & finance durables, Organisation & Efficiency, People & Change, Risk & finance, Regulatory & Compliance, Supply Chain.
Votre futur
Pour renforcer les équipes spécialisées de l’un des cabinets du groupe Square sur le Domaine d’Excellence Data, vous participerez à différents types de mission :
Pour nos clients de tous secteurs :
- Vous interviendrez dans les environnements métiers du risque, de la finance et du marketing sur des projets de préparations de données, de choix de modèles plus performants, de création de scénarii d’optimisation ou d’analyse et de visualisation des résultats.
- Vous participerez à de la modélisation statistique : scoring, régression logistique, backtesting, stress testing,
En interne :
- Vous participerez aux réponses à appels d’offres sur votre spécialité
- Vous contribuerez au recrutement et au développement business
- Vous aurez un rôle de référent pour des consultants plus juniors
- Vous participerez activement aux initiatives autour de vos communautés, des Domaines d’Excellence, des programmes de R&D au sein du Square Research Center
- Vous serez ambassadeur et acteur des initiatives RSE du groupe (ex : mécénat de compétences).
Vos talents
Vous avez minimum 4 années d’expérience dans les métiers de la data et avez une première expérience significative en tant que Data Scientist.
Vous maîtrisez les outils nécessaires aux missions proposées tels que Python, R ou SAS.
Vous avez la culture de l’engagement, l’esprit d’équipe et vous partagez les valeurs de Square.
Vous parlez et écrivez anglais.
Vous êtes diplômé(e) d’un BAC+5.
Donner du futur au talent
Connu et reconnu pour sa convivialité et son ambiance agréable, Square vous accompagnera pour réussir vos projets et développer vos talents au travers :
- d’un programme de formations personnalisé
- d’un système de mentorat unique
- d’une organisation favorisant le partage privilégié entre pairs au sein de communautés d’experts
- d’un suivi managérial régulier
- d’un système de rémunération variable adapté.
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