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
Une série de rencontres avec l'équipe dirigeante et l'équipe tech
