220003Y8
Type de contratStage
Niveau d'expérienceEtudiants
Société du groupeDirect Assurance
Famille métierActuariat LocalisationSURESNES, Hauts-de-Seine
Au sein de la Direction Technique, la sophistication des approches de tarification est un élément clé dans la recherche de compétitivité. Sur le marché de l’assurance en ligne, très concurrentiel et dynamique, la rétention des clients au changement de véhicule est un facteur central de la réussite de l’entreprise. Plusieurs éléments interviennent dans l’optimisation du tarif au changement véhicule dont la valeur client. Cette dernière projette les profits nets générés par les clients sur plusieurs années, permettant ainsi d'évaluer les conséquences des décisions actuelles sur la rentabilité long-terme, elle est donc centrale dans la stratégie de Direct Assurance.
Vos missions seront les suivantes :
Enrichir l’optimisation tarifaire au changement du véhicule via des modèles de Machine Learning. Participer à la sophistication des modèles de Machine Learning au changement de véhicule et à la mise en production dans un environnement cloud. R&D : Mise en place d’une technique innovante pour l’inclusion de l’élasticité au prix dans les modèles prédictifs.Compétences et formation :
Etudiant d’une grande école d’ingénieur ou ayant suivi une formation en Data Science / Actuariat / Statistique / Economie (écoles d’ingénieurs, universités…).Compétences techniques :
Bonnes connaissances en statistiques et Machine Learning Bonne maîtrise en programmation (Python, SQL, git) Une maîtrise de Spark et MLflow est un plus. Une connaissance des méthodes d’optimisation sous contrainte est un plus.Compétences personnelles/relationnelles :
Forte rigueur Curiosité Qualités de formalisme et de pédagogie Goût pour le travail en équipe, forte motivation et implication Autonomie et force de propositionLe poste est basé à Suresnes (92) à proximité de la Défense.
Leader français de l’assurance auto en direct depuis 1992, Direct Assurance propose également des offres d’assurance habitation, moto et santé. Aujourd’hui, plus d’un million de clients nous font confiance grâce à un tarif adapté et une gestion des sinistres personnalisée.
Dans un marché assurantiel très compétitif, Direct Assurance fait de l’expérience client une priorité. Pour nous joindre, nos clients et prospects peuvent nous contacter sur WhatsApp, Messenger, le chat web, par mail ou par téléphone. Notre parcours client digital est ergonomique, simple et fluide, que ce soit sur desktop, mobile ou notre application mobile. Nous sommes en tête du Benchmark Google 2021 des expériences client sur mobile.
Vous souhaitez travailler dans une entreprise labellisée Great Place to Work dans un environnement convivial, dynamique et digital ? Alors vous êtes au bon endroit !
Vous allez aimer grandir à nos côtés.
Vous allez aimer innover avec nous.
Vous allez aimer que nos clients nous adorent.
Pourquoi nous rejoindre ?
L’Expérience Collaborateur est pour nous essentielle pour la réussite de notre entreprise.
Nous proposons des parcours de développement professionnel en adéquation avec la transformation digitale du secteur de l’assurance pour enrichir leur panel de compétences. Nous avons à cœur de célébrer nos réussites. La convivialité qui nous anime est le fruit de la diversité des profils que nous recrutons. Nos locaux proposent un cadre de travail moderne avec une mise à disposition d’espaces de détente (baby-foot, cafétéria) et de services (espace forme, places en crèche…) pour une Expérience Collaborateur réussie ! Nous nous engageons en faveur de la lutte contre les discriminations et soutenons la diversité et l'égalité des chances. Tous nos emplois sont ouverts aux personnes en situation de handicap.Si ce poste vous intéresse et si la perspective de contribuer fortement au développement de l’entreprise dans un environnement innovant et dynamique vous motive, rejoignez-nous !
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Stage – Actuaire/Data Scientist– Machine Learning et optimisation tarifaire (F/H)En cliquant ci-dessus sur « S'inscrire » vous accepter nos conditions générales et notre politique de confidentialité
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