Les offres de “Crédit Agricole”

Expire bientôt Crédit Agricole

Chargé d'études statistiques, spécialisé Data Scientist H/F

  • CDI
  • Paris (Paris)
  • Études / Statistiques / Data

Description de l'offre

Détail de l'offre

Informations générales

Entité

Le groupe Crédit Agricole Assurances est le premier bancassureur en France et l'un des acteurs majeurs en Europe.

Il conçoit des offres au plus près des besoins de ses clients dans les domaines suivants : Assurance Vie, Retraite, Santé, Prévoyance, Assurance emprunteur et Assurance dommages.

Pacifica, compagnie d'assurance dommages du groupe Crédit Agricole Assurances, a pour ambition de contribuer à la différenciation du groupe Crédit Agricole dans la relation clients. Ceci résulte de nos investissements dans l'innovation produits, l'innovation processus, nos services 100% en ligne contribuant à l'ambition digitale du groupe Crédit Agricole, la qualité de la gestion de sinistres qui s'est avérée précieuse pour un million de clients en 2014 spécialement touchés par les événements naturels.

Pacifica en quelques chiffres clés à fin 2014 : 1606 collaborateurs, 9,9 millions de contrats, 2,8 Mds € de chiffre d'affaires.  

Référence

2017-22185  

Date de parution

30/06/2017

Description du poste

Type de métier

Assurances

Types de métier complémentaires

Analyse financière et économique / Marketing et Communication / Systèmes d'information / Maîtrise d'Ouvrage

Type de contrat

CDI

Poste avec management

Non

Cadre / Non Cadre

Cadre

Missions

Rattaché au Responsable du Centre de Service Partagé Big Data, vous contribuez à la réalisation d'études statistiques et actuarielles pour l'ensemble du groupe CAA.
Le Centre de Services Partagés Big Data est intégré au sein de l'équipe Actuariat Produits et Réassurance de Pacifica (afin de marquer son caractère opérationnel tout en s'appuyant sur une équipe déjà utilisatrice de méthodologies machine learning) et est à disposition de l'ensemble des filiales CAA.
Les projets traités, en relation avec l'environnement Big Data, peuvent être opérationnels ou de type R&D.

Vos principales missions seront :
- Assurer la construction, la fiabilisation puis la maintenance d'une plateforme de type Hadoop permettant le stockage des données infocentre de l'ensemble des filiales du groupe CAA (en collaboration avec les secteurs informatiques)
- Réaliser des études statistiques poussées intégrant des méthodologies spécifiques au traitement des données de masse et s'appuyant sur des outils open Source : R, Python, Spark…
- Interagir avec les secteurs CRM, ciblage marketing de l'ensemble des filiales
- Développer nos échanges de données et de bonnes pratiques avec le Datalab groupe
- Participer à la vie de la communauté Big Data dans le groupe CAA
- Mettre en place la veille technologique concernant les méthodologies de traitement des données de masse et les sources de données externes disponibles
- Apporter une assistance dans les domaines requérant une compétence SAS, infocentre, R et machine learning
- Pour une partie de votre temps, participer aux missions de l'équipe Actuariat Produits et Réassurance afin de vous imprégner des enjeux et approches utilisées et disposer ainsi d'une vision opérationnelle des sujets traités

Localisation du poste

Zone géographique

Europe, France, Ile-De-France, 75 - Paris

Ville

Paris

Profil recherché

Critères candidat

Niveau d'études minimum

Bac + 5 / M2 et plus

Formation / Spécialisation

Vous êtes diplômé d'une formation supérieure en ingénierie, mathématiques, statistiques, ou actuariat.
Vous avez une spécialisation en Data Science

Niveau d'expérience minimum

0 - 2 ans

Expérience

Vous justifiez d'une première expérience (stages et alternance compris) au sein d'un environnement où vous avez été confronté à des missions liées à la gestion de la donnée.

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

SAS, Excel, R, Python

Faire de chaque avenir une réussite.
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