Generali France
Saint-Denis 13/04/2022Partager cette annonce: Postuler
Date: 8 avr. 2022
Lieu de travail: ST DENIS, FR, 93200
Entreprise: GENERALI VIE
CDD - DATA SCIENTIST H/F - H/F
Référence : 6953
CDD DUREE DETERMINEE
SAINT DENIS
Generali
Generali, l’un des leaders mondiaux de l’assurance, accompagne plus de 61 millions de clients à travers le monde.
Qu’ils soient particuliers, professionnels ou entreprises, nous proposons à nos clients une gamme de solutions d’assurance flexibles et durables, qui protègent les biens comme les personnes, en local comme à l’international.
Notre service
Le Data Lab de Generali a été créé avec pour ambition de mettre la data au service de l’innovation au sein de l’entreprise. Le Data Lab est un centre d’expertise en data science avec pour objectif de mener des projets innovants autour de la data (fraude, impayés, recours, résiliation, aide aux équipes de souscription, pricing, scoring, etc.)
Au sein de la direction Technique Assurance de Generali France, l’équipe, constituée de 6 Data Scientists et d’un manager, a pour vocation :
de réaliser des cas d’usage en data science, avec l’apport de nouvelles données internes ou externes, de fournir des outils d’aide à la décision pour les équipes métiers, en utilisant toute la panoplie d’algorithmes de Data Science, d’expérimenter les nouvelles approches à l’état de l’art (veille et R&D).
Le CDD intégrera l’équipe « Data Lab » et elle/il sera amené(e) à travailler sur différents projets et différentes problématiques dans le domaine de l’assurance.
Vos missions
Profil recherché
Diplômé Bac +5 d’une école d’ingénieur ou d’une université avec une spécialisation en Data science. Vous êtes rigoureux, réactif, avec de bonnes capacités à travailler en équipe. Vous êtes dotés d’un esprit de synthèse et d’une grande curiosité.Compétences techniques : Vous maitrisez Python. Une connaissance de l’écosystème Big Data, Hadoop et Spark sera appréciée. Vous maitrisez les méthodes de Machine Learning sur des données structurées ou non, Une connaissance des méthodes statistiques de régression et de classification (GLM, CAH, etc.) sera appréciée.
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