Data Scientist - Actuaire - Stage (F/H)

Description de l'offre

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

• Le pôle IT Pricing
• Le pôle Commercial Auto/ MRH
• Le pôle prime commerciale Auto/MRH
• Le pôle de la stratégie commerciale

Vous aurez l’occasion de pouvoir travailler sur un des sujets suivants : .

Stage 8 – Actuaire / Data Scientist (F/H) – Modélisation de la résiliation et optimisation tarifaire

Contexte :

Au sein de l’équipe d’optimisation tarifaire, vous participerez à la modélisation de la résiliation des clients et à l’optimisation des tarifs pour améliorer la fidélisation.

Missions :

• Analyser la sensibilité des clients au prix pour mieux comprendre leur comportement et ajuster les tarifs.
• Implémenter des modèles de machine Learning pour estimer la sensibilité au prix.
• Intégrer ces modèles dans le processus d’optimisation tarifaire pour améliorer la rétention des clients.

Stage 9– Actuaire / Data Scientist (F/H) – Modélisation de la résiliation et optimisation tarifaire

Contexte :

Au sein de la Direction Technique de Direct Assurance et de l’équipe chargée de la tarification du produit Multirisques Habitation. Le/La stagiaire travaillera sur des missions liées à la modélisation de la conversion des prospects Ce modèle a pour objectif d'estimer la probabilité qu'un prospect souscrive à une offre après avoir consulté un devis.

Missions :

• Mise en place d’une base de données propre et fiable sur laquelle la modélisation sera effectuée
• Création d’un modèle de Machine Learning pour prédire l’élasticité au tarif des prospects en utilisant des principes d'inférence causale.
• Création d’une pipeline de réentraînement automatique du modèle pour le maintenir à jour.
• Feature engineering des variables tarifaires internes.

Profil recherché

Qualifications :

Profil recherché pour tous les stages :

Formation : Étudiant(e) en dernière année d’une école d’ingénieur ou ayant suivi une formation en Data Science, Actuariat, Statistique ou Économie.

Compétences techniques :

·  Bonnes connaissances en probabilités, statistiques et Machine Learning.
·  Maîtrise de la programmation en Python, SQL, et outils connexes (R, Spark selon les stages).
·  Connaissance des bonnes pratiques de développement logiciel et des outils MLOps (Git, CI/CD, MLFlow).

Compétences personnelles :

·  Autonomie, rigueur, et force de proposition.
·  Goût pour le travail en équipe, avec un bon sens de la communication.
·  Motivation et implication dans un environnement dynamique et innovant