Data Scientist H/F

Description de l'offre

Détail de l'offre

Informations générales

Entité

Crédit Agricole Assurances, premier assureur en France, rassemble les filiales assurances du Crédit Agricole. Le groupe propose une gamme de produits et services en épargne, retraite, santé, prévoyance et assurance des biens. Ils sont distribués par les banques du groupe Crédit Agricole en France et dans 9 pays dans le monde, par des conseillers en gestion patrimoniale et des agents généraux. Les compagnies de Crédit Agricole Assurances s'adressent aux particuliers, professionnels, agriculteurs et entreprises. A fin 2018, Crédit Agricole Assurances compte 4 600 collaborateurs et son chiffre d'affaires s'élève à 33,5 milliards d'euros (normes IFRS).

1er bancassureur et 7ème assureur dommages en France avec une progression de 6,5 %, Pacifica notre compagnie d'assurance dommages en France est réputée pour sa capacité d'innovation produits et processus et pour sa qualité de gestion des sinistres. Au service des Caisses régionales et de LCL, sa mission première est de protéger leurs clients face aux aléas de la vie en les accompagnant au quotidien dans leurs besoins de protection de leurs biens privés ou professionnels et de leur famille. Elle représente en France plus de 1800 collaborateurs.  

Référence

2019-43876  

Date de parution

21/02/2020

Description du poste

Type de métier

Types de métiers Crédit Agricole S.A. - Assurances

Types de métier complémentaires

Types de métiers Crédit Agricole S.A. - Analyse financière et économique
Types de métiers Crédit Agricole S.A. - Systèmes d'information / Maîtrise d'Ouvrage

Type de contrat

CDI

Poste avec management

Non

Cadre / Non Cadre

Cadre

Missions

Vous serez rattaché au Responsable du Centre d'Expertise Data Science (CEDS) de Crédit Agricole Assurances.
Le CEDS a pour mission de traiter les études et les projets en Machine Learning et Deep Learning des entités du groupe Crédit Agricole Assurances.

 

Vous serez chargé de la réalisation de projets Data Science en Machine Learning et Deep Learning pour l’ensemble du groupe CAA. Le CEDS est intégré au sein de l’équipe Actuariat Produits et Réassurance de Pacifica afin de marquer son caractère opérationnel. Mais il est bien à l’entière disposition de l’ensemble des filiales CAA.

Les missions qui vous seront confiées pourront à la fois dépendre des besoins des entités du Groupe CA Assurance et également de vos affinités pour les sujets et de vos compétences. À celles-ci s'ajoutent des missions plus générales :
  - Interagir avec l’ensemble des filiales du crédit agricole assurance pour récolter les besoins et définir les cas d’usage
- Echanger sur les bonnes pratiques avec le DataLab du groupe CASA
- Participer à la vie de la communauté Data Science dans le groupe Crédit Agricole Assurance
- Participer à la veille technologique en Data Science 

 

Pour cela, vous allez contribuer aux projets actuels. pour exemples :
o Ciblage marketing pour les filiales internationales (GBM sous R et Data Viz)
o Fraude : R&D en Deep learning (Keras, Tensorflow)
o Classification d’images pour des applications digitales (Réseaux convolutionnels)
o Développement d’une boite d’auto ML dédiée à l’activité acturielle
o Exploitation des données Web tracking du Client sur les pages web Assurance

Localisation du poste

Zone géographique

Europe, France, Ile-de-France, 75 - Paris

Ville

75015 PARIS

Profil recherché

Critères candidat

Niveau d'études minimum

Bac + 5 / M2 et plus

Formation / Spécialisation

Ecole d'ingénieur, d'Actuariat ou Cursus Universitaire avec une spécialisation en Data Science

Niveau d'expérience minimum

0 - 2 ans

Expérience

Une première expérience (stage et alternance compris) est attendue.

Compétences recherchées

Vous êtes à la fois rigoureux, curieux, intuitif.
Vous aimez analyser les évolutions du marché et avez un sens pédagogique qui vous permet d'expliquer les résultats de vos études.

Outils informatiques

Vous êtes à l'aise avec R et Python et vous maitrisez les sous jacents mathématiques des modèles de ML et de réseau de neurone.
Maitrise de SAS (uniquement pour chargement des données en début d'un projet).
Une connaissance des outils de plateforme Big Data (plateforme Hadoop et data engineering) serait appréciée.