Stagiaire en data qualité

Vous préparez cette année un diplôme Master 2 ou une 3e année d’école d’ingénieur (Data, Statistiques, IA, Machine learning) et contribuer à l’analyse de la qualité des données ou participer à des projets innovants vous motiverait ?

Participer à une mission de service public qui a du sens et qui est essentielle dans la vie des Français vous tente particulièrement ?

Alors rejoignez les équipes de la DSI en intégrant la Direction de la Gestion de la Donnée de l’Assurance retraite – Caisse nationale !

Rejoindre l’Assurance retraite, c'est intégrer un environnement de 14 000 collaborateurs qui œuvrent chaque jour pour fournir un service public de qualité en réponse aux attentes de plus de 21 millions de cotisants et de 15 millions de retraités français.

La direction de la gestion de données c'est ...

... une 60aine de collaborateurs, un patrimoine de données exceptionnel comprenant des référentiels pouvant gérer jusqu’à 28 milliards de lignes de données, une 100aine de projets par an et la valorisation des données au sein de la Branche Retraite.

Au sein de la DGD, le Pôle Data Qualité est garant de la fiabilité, de l’exhaustivité, de la cohérence et de la bonne compréhension des données utilisées par les différents métiers et partenaires institutionnels.

Ses missions couvrent :

* la définition et le suivi des indicateurs de qualité,
* l’analyse des anomalies et des risques,
* la mise en œuvre de plans de remédiation,
* l’accompagnement des organismes partenaires,
* l’industrialisation des contrôles et tableaux de bord,
* et le développement d’approches innovantes (ML, automatisation, modélisation prédictive).

Faire partie d’une équipe experte en Analyse de la Data vous intéresse ?

Voici vos missions au quotidien !

En tant que stagiaire vous contribuerez à l’ensemble des activités du pôle, avec une montée en compétences progressive.

1. Analyse & Mesure de la Qualité des Données

· Participer à la définition, conception et mise à jour d’indicateurs de qualité.

· Réaliser des analyses exploratoires pour qualifier les anomalies et les risques associés.

· Produire des tableaux de bord et reporting à destination des équipes métiers et partenaires.

· Participer à la mise en place ou évolution de contrôles automatisés.

2. Participation aux Plans de Remédiation

· Appuyer l’équipe dans la formulation de diagnostics et la rédaction de recommandations.

· Suivre la résolution des anomalies et des évolutions liées à la qualité de données.

· Participer aux actions d’amélioration continue engagées avec les métiers ou la production.

3. Contribution aux Projets Innovants (Data Science)

Appui aux travaux engagés par le pôle dans l’amélioration prédictive de la qualité :

· participation au profilage des données (clustering, segmentation),

· contribution à la constitution de datasets pour l’apprentissage des modèles,

. implication dans le développement de modèles supervisés permettant de détecter/analyser les anomalies,