Alternance – Data Scientist - Modélisation Valeur Client (F/H)

Description de l'offre

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Contexte

Sur le marché de l’assurance en ligne, très concurrentiel et dynamique, la tarification est clé pour acquérir les clients. Afin de tarifer le plus finement possible nous devons modéliser la valeur client, c’est-à-dire la somme des flux monétaires futurs probabilisés. Ces flux monétaires sont très sensibles à l’évolution du risque du clients ainsi que du nombre d’années que le client va passer chez Direct Assurance.

Dans ce cadre, vous contribuerez à la sophistication des modèles de Valeur Client au sein d'un environnement innovant.

Vos missions seront les suivantes :

• Construction des bases de données nécessaires pour la modélisation de la rétention et la survie d’un client après un changement de véhicule en exploitant l'environnement Big Data de Direct Assurance.

• Création d’un modèle de Machine Learning pour prédire la probabilité de churn d’un client après un changement de véhicule + un modèle de survie du client sur plusieurs années après le changement de véhicule.

• Sophistication des modèles de valeur client en utilisant des nouvelles variables (feature engineering) et en testant des différents modèles distribués SparkML et des modèles de gradient boosting (XGBoost, CatBoost, LightGBM, etc).

• Participation à la mise en place de MLOps. Utilisation d’outils comme MLFlow et Kedro pour la création d’un pipeline de réentrainement.

• Participation aux travaux d’analyse de données sur la rentabilité de nos clients et mise en place des outils de suivi et de visualisation des KPI techniques de profitabilité.

Principales technologies utilisées : python, pySpark, Spark ML

Profil recherché

Qualifications :

Nous recherchons un profil avec les compétences suivantes :

Compétences et formation :

· Etudiant école d'ingénieur ou ayant suivi une formation en Data Science / Statistique.

Compétences techniques :

· Bonnes connaissances en probabilités, statistiques et Machine Learning

· Bonne maîtrise en programmation (Python, Gradient Boosting)

· Une expérience en programmation avec Spark est un plus.

· Une connaissance de bonnes pratiques MLOps et de développement logiciel est un plus.

Compétences personnelles/relationnelles :

· Qualités de formalisme, de vulgarisation et de communication

· Goût pour le travail en équipe, forte motivation et implication

· Autonomie et force de proposition

Le poste est basé à Suresnes (92) à proximité de la Défense.