Job position Data Scientist
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Contexte de la mission
Projets innovants depuis la R&D jusqu’au packaging pour industrialisation de modèles de ML appliquées aux problématiques de maîtrise de la charge de sinistres, de lutte anti-fraude et de maîtrise des risques climatiques. Un environnement de travail dans le DataLab Groupe sous Databricks et données puisées dans le DataLake Groupe et mises à disposition dans le DataLab.
Objectifs et livrables
Objet de la mission
Le portefeuille projets de l’équipe est constitué de plusieurs projets de Data Science sur les sujets suivants :
- Lutte contre la fraude
- Analyse et réaction post-event sinistres, en particulier sur les périls climatiques
- Prévention des sinistres graves
Le consultant sera responsable de la cohérence technique des développements sur les projets de Data Science de l'équipe, du cadrage au déploiement en production.
Principaux volets de la mission :
- Superviser techniquement les travaux des Data Scientist junior et stagiaires de l'équipe (cadrage technique, challenge et optimisation du code, méthodologie modélisation)
- Être le référent technique de l'équipe concernant les travaux d'industrialisation des modèles effectués par l'IT de L'organisation, en challengeant notamment leurs approches
- Contribuer ponctuellement sur quelques projets de Data Science
- Rédiger et/ou superviser la documentation en conformité avec les normes et standards de l'équipe
- Proposer des nouveaux outils, méthodes pour faire monter en compétence l'équipe
- Apporter un œil nouveau dans l'amélioration continue des modèles développés par l'équipe (utilisation de données non structurées, données externes…)
En fonction des projets, les travaux vont du cadrage des sujets, préparation des bases de données, engineering des features, écritures et tuning des modèles de ML, préparation à l’industrialisation sous forme de projets.
Candidate profile
Une interaction forte avec les utilisateurs est attendue pour comprendre leurs besoins et s’assurer de la valeur apportée par les projets.
Expertises requises :
- ML supervisé et non supervisé,
- Techniques d’interprétabilité,
- Modélisation de risques climatiques,
- Computer Vision,
- Stack technique : Python (pandas, scikit, pyod, geopandas, kepler), Git, Docker, CI/CD, Mlflow, Databricks, sphinx, Pycharm, Deep Learning (Tensorflow | Pytorch)
Expertises souhaitées :
· Connaissance du secteur Assurance/IARD.
· Expérience en conduite du changement et accompagnement des utilisateurs.
· R, SAS, QlikSense
Informations complémentaires :
· Profil recherché : Data-Scientist expérimenté (5 ans minimum) avec projets ayant été jusqu’à l’industrialisation
Working environment
- Curiosité et ouverture d’esprit
- Rigueur
- Disponibilité
- Pragmatisme
- Aptitudes rédactionnelles
- Sens de la communication
- Sens du service
- Capacité à travailler en situation de crise
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