Stage Data scientist H/F

Description de l'offre

Filiale du Groupe BNP Paribas, BNP Paribas Cardif a pour mission d'assurer les personnes, leurs familles et leurs biens et commercialise ses produits et services en matière d'épargne et de protection par l'intermédiaire de partenaires divers.
Au travers de ses valeurs profondément humaines, BNP Paribas Cardif encourage les ambitions de ses clients, en accompagnant chaque partenaire dans leurs projets, et chaque assuré dans toutes les étapes de sa vie.
Acteur mondial en assurance des personnes, BNP Paribas Cardif est présent dans 36 pays et emploie près de 9000 collaborateurs.

Nous recherchons un(e) stagiaire préparant

un Master 2 Data Science/Machine Learning/ Intelligence Artificielle/Statistiques/Mathématiques Appliqués pour le département Data & Analytics

Lieu du stage : 8, rue du Port
92000 Nanterre (RER A : Rueil Malmaison)

Date de début : Avril 2017


Durée du stage : 6 mois


Environnement de travail : Au sein de l'équipe Global Data & Analytics, le/la stagiaire participera aux travaux de R&D en Data Science et Machine Learning. Il travaillera dans le DataLab, un environnement d'innovation avec les outils de Data Science modernes (Python Jupyter, scikit-learn, Deep Learning)


Sujet proposé :
Machine Learning sur des données incomplètes (données censurées, méthodes semi-supervisées, PU-Learning)

Tâches confiées :
Au sein du département Data & Analytics, le/la stagiaire sera amené(e) à travailler avec un doctorant. L'objectif est d'adapter des méthodes de Machine Learning (type XGBoost, Random Forest, Réseaux de neurones…), aux données incomplètes.

Le/la stagiaire sera amené(e) à effectuer les tâches suivantes :
· Réaliser et restituer l'état de l'art des méthodes Machine Learning sur ces types de données
· Réaliser des benchmarks de performances de différentes méthodes sur des données simulées et/ou réelles
· Tester de nouvelles approches pour améliorer la performance de ces algorithmes
· Interpréter et restituer les résultats aux restes de l'équipe

Compétences requises :
· Connaissances en statistiques, probabilités, Machine Learning
· Maitrise de Python (pandas, scikit-learn)
· Goût pour la recherche
· Une participation Kaggle serait un plus

Compétences comportementales :
· Rigueur et précision
· Capacité de créativité et d'innovation
· Capacités d'analyse et de synthèse
· Capacité d'apprentissage

Apports du stage :
· Expérience de R&D sur les méthodologies et technologies les plus innovantes en terme d'algorithmes prédictifs et d'explorations de donnés
· Expérience sur la Data Science appliquée dans le contexte de l'assurance