Data Scientist - Actuaire - Stages - Offre Groupée H/F Direct assurance

Au sein de la Direction Technique de Direct Assurance, vous aurez l'occasion de travailler au sein de l'une des équipes suivantes :

- Pôle Actuariat Auto / MRH - Prime Pure
- Pôle Prime Commerciale - Acquisition Auto / MRH
- Pôle Stratégie Commerciale - Pilotage & Optimisation
- Pôle Actuariat Auto / MRH - Réserving

Stage 1 - Data Scientist (F/H) - Approches innovantes pour la modélisation des sinistres graves

Contexte :

Au sein de l'équipe Prime Pure, vous contribuerez à la sophistication des modèles de risque. Une part majeure des risques est liée aux sinistres graves, rares et complexes à modéliser. Ce stage vous amènera à explorer des approches innovantes (transfer learning, deep learning, simulation Monte Carlo, etc.) et à intégrer les meilleures solutions dans les pipelines de production.

Missions :

- Étudier différentes approches pour la modélisation des sinistres graves
- Explorer l'apport potentiel de données externes
- Intégrer les meilleures méthodes dans les pipelines cloud (Databricks, MLFlow, CI/CD)
- Réaliser des analyses d'impact et de cohérence

Stage 2 - Data Scientist (F/H) - Modélisation avancée du risque : du nouveau client au portefeuille existant

Contexte :

Au sein de l'équipe Prime Pure, vous participerez à l'optimisation des modèles tarifaires pour améliorer la précision entre nouveaux clients et portefeuille existant, tout en maintenant leur stabilité et leur maintenabilité.

Missions :

- Développer un POC pour tester différentes architectures de modèles selon les cas d'usage
- Réaliser une étude comparative des approches
- Mettre en oeuvre des techniques avancées de feature engineering
- Intégrer les modèles dans les pipelines de production
- Réaliser des analyses d'impact

Stage 3, 4, 5 - Data Scientist (F/H) - Prime commerciale auto AN

Contexte :

Au sein du pôle Prime Commerciale - Acquisition Auto, vous participerez à des projets data à fort impact business.

Missions :

- Développer des modèles de classification, d'élasticité et de prédiction des prix concurrents
- Travailler sur la modélisation de la valeur client et le comportement de conversion
- Industrialiser les modèles avec MLFlow et CI/CD
- Monitorer les performances et le drift des modèles
- Créer des dashboards d'analyse

Stage 6- Data Scientist (F/H) - Algorithme de recommandation des formules d'assurance

Contexte :

Vous contribuerez à la refonte de l'algorithme de recommandation des formules et options, afin d'aider les clients à choisir la couverture la plus adaptée à leurs besoins.

Missions :

- Analyser le modèle actuel et ses performances
- Créer une base de données client-formule
- Mettre en place un nouvel algorithme de recommandation en Machine Learning
- Simplifier les résultats en règles interprétables
- Mesurer l'impact sur la conversion et la rentabilité

Stage 7 - Data Scientist (F/H) - Fonction de valeur sur YouDrive

Contexte :

Vous travaillerez sur YouDrive, l'assurance auto connectée de Direct Assurance, afin de développer une fonction de valeur combinant conversion, rentabilité et sinistralité.

Missions :

- Analyser le produit YouDrive et ses données
- Créer une base de données pour la modélisation
- Développer une fonction de valeur via Machine Learning
- Simplifier les résultats en règles techniques
- Mesurer l'impact du modèle sur la performance business

Stage 8 - Actuaire / Data Scientist (F/H) - Modélisation de sinistres prématurés post-souscription

Contexte :

Vous développerez un modèle prédictif pour estimer la probabilité de sinistre dans les 3 mois suivant la souscription, dans un objectif de lutte contre la fraude.

Missions :

- Construire une base de données en Python/Spark
- Développer un algorithme de score de probabilité de sinistre
- Réduire le taux de faux positifs
- Identifier les populations à cibler pour l'examen visuel des véhicules

Stage 9- Actuaire / Data Scientist (F/H) - R&D ML/DL appliqué aux séries temporelles

Contexte :

Au sein de l'équipe Réserving, vous travaillerez sur la prédiction de la sinistralité ultime via des modèles ML/DL appliqués aux séries temporelles, pour renforcer la robustesse et l'explicabilité des estimations.

Missions :

- Développer et benchmarker des modèles (Gradient Boosting, LSTM, TFT, etc.)
- Mettre en place le suivi du cycle de vie via MLflow
- Analyser et documenter les modèles développés
- Participer à la mise en production

Vous pouvez candidater à une ou plusieurs de ces offres : nous étudierons ensuite le meilleur fit entre votre choix et ceux des managers.

#Join