ALT - DATA SCIENTIST / DATA ENGINEER - H/F
Role details
Job location
Tech stack
Job description
Les missions de la direction Technique Assurance s'articulent autour de 3 axes majeurs : Structurer et piloter la politique tarifaire des produits d'assurance de Generali France, aussi bien Vie que Non-Vie, tout en servant nos engagements de durabilité.
Exploiter la Data pour créer et démultiplier la valeur apportée à nos clients et à nos réseaux de distribution. Développer des outils d'analyse, d'anticipation et de prévention pour - au-delà du rôle traditionnel d'indemnisation de l'assureur - préparer nos clients aux changements imposés par les conséquences du changement climatique.
Au sein de la Technique Assurance, vous serez rattaché(e) à l'équipe Data de la direction Données et Approche Client de Generali France. Cette équipe, composée de 15 Data Scientists et Data Ingénieurs, a pour responsabilités :
Exploiter le potentiel de la data, externe et interne, pour améliorer la rentabilité de nos produits d'assurance Piloter la gouvernance et la qualité des données de Generali France Innover et expérimenter pour identifier de nouveaux cas d'usage
Vos missions 2 postes d'alternants seront à pourvoir :
Pôle Data Value : Vous serez amené à travailler sur différents projets de l'équipe :
Détection de Fraude : Mise en place de scénarios et modèles de Machine Learning pour détecter des comportements frauduleux. Revue de Portefeuille : Utilisation de données externe pour détecter des changements de situation Expérimentation sur des cas d'usages d'IA Générative.
Pôle Data Stratégie : Vous serez amené à travailler sur différents projets de l'équipe
Projets autour de la mise en qualité des données clients : analyses de données, suivi de projets transverses… Lignage de données, avec utilisation potentielle d'un LLM
Pour cela, vous serez amenés à réaliser plusieurs tâches :
Construire des applications orientées Data (API/Web App et traitements divers) en utilisant Python, Spark, Streamlit, MongoDB, Postgres, ElasticSearch, Kubernetes, … Contribuer à la valorisation des données de la plateforme, ainsi qu'à son industrialisation (Automatisation, Déploiement, Supervision …) Implémentation de démarche exploratoire de traitement de la donnée (Etude, Algorithmes de Machine Learning …) Récolte données externes (Scrapping / API), l'exploiter afin d'enrichir notre vision client. En veille constante, vous serez force de proposition sur ces thématiques de Data Engineering, que vous mettez en œuvre dans un environnement Big Data dédié (plateforme Hadoop, Git, Docker, Kubernetes, Airflow, …)., intégrer une entreprise dynamique qui place l'innovation et la durabilité au cœur de sa stratégie relever des challenges, faire preuve d'initiative et organiser son travail en mode hybride construire sa carrière et développer ses compétences se nourrir des différences de chacun dans une entreprise qui mène des actions concrètes en faveur de la diversité, l'équité et l'inclusion avoir la possibilité de s'engager au sein de notre fondation The Human Safety Net, pour soutenir les personnes vulnérables et participer à l'impact positif que nous générons.
Pour en savoir plus, visitez notre site.
Generali veille au respect de l'égalité de traitement des candidats lors du processus de recrutement. Les candidatures seront traitées par ordre d'arrivée. Engagé en faveur de l'égalité des chances, Generali étudie avec la plus grande attention les candidatures de personnes en situation de handicap et leurs éventuels besoins spécifiques.
Requirements
Vous préparez un Bac +4/+5 d'une école d'ingénieur ou d'une université informatique avec une spécialisation en Big Data : Vous possédez des connaissances en programmation et maîtrisez les outils Python, SPARK distribué, Linux, MongoDB, Postgres, Snowflake Vous maitrisez les outils d'exploration de la data (R/Python) ainsi que les approches de Machine Learning Vous êtes curieux, rigoureux et possédez un bon relationnel. Vous êtes autonome dans la recherche de solutions. Vous donnez de la visibilité sur l'avancement et les points de difficulté rencontrés.