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

2019-38896  

Date de parution

19/05/2019

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

Le Centre d'Expertise Data Science de Crédit Agricole Assurances a été créé début 2018 pour accompagner ses Business Units dans leurs missions de Machine Learning et Deep Learning à forte valeur ajoutée.
L'équipe, constituée d’un responsable et de trois data scientists (dont un en thèse), se développe et ouvre un nouveau poste .
Elle est hébergée dans les locaux de Pacifica, la filiale d'assurance P&C du groupe, à Montparnasse.

Au sein de cette équipe, vous contribuez à la réalisation de projets Data sciences en Machine Learning et Deep Learning pour l’ensemble du groupe 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 de CAA pour récolter les besoins et définir les cas d’usage.
- Mener des développements R&D au sein des projets, qui sont ensuite partagés dans l'équipe.
- Participer à la vie de la communauté Data Science dans le groupe Crédit Agricole Assurance.
- Participer à la veille technologique en Data Science et échanger avec le DataLab groupe CASA.
Les missions du CEDS évoluent avec les besoins des Business Units qui le sollicitent.

Principales missions en cours et à venir :
- Prédiction du coût des accidents à partir des données collectées lors de la déclaration de sinistre (réseaux de neurones convolutionnels)
- Lutte contre la fraude à l'assurance dommages (GBM, autoencodeurs variationnels)
- Surveillance des comportements clients "anormaux" (RNNS, XGB)
- Business analytics pour les filiales internationales (XGB)
- Traitement des log internet

Localisation du poste

Zone géographique

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

Ville

PARIS 75015

Profil recherché

Critères candidat

Niveau d'études minimum

Bac + 5 / M2 et plus

Formation / Spécialisation

Ecole d'ingénieur 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

Connaissance de Python, R. et SAS (pour chargement des données au début d'un projet)