L'union mutualiste de groupe (UMG) est l'entité faîtière du Groupe VYV. Son rôle ? piloter la stratégie globale du groupe et sa trajectoire prudentielle, animer les collectifs métiers, faciliter les synergies entre les maisons qui composent le Groupe VYV et soutenir le développement de toutes nos activités. L'UMG est une contributrice clé de la vie de notre groupe et de la réussite de notre plan stratégique VYV2025.
Nos 480 collaborateurs oeuvrent ainsi au quotidien à la coordination et au pilotage économique et stratégique d'ensemble en exerçant des activités variées autour de nos 4 métiers - Assurance et mutuelle, services et assistance, soins et accompagnement, habitation et logement social.
Rejoindre l'UMG du Groupe VYV c'est avoir l'opportunité d'exercer un métier porteur de sens et de vous construire un parcours professionnel riche.
L'UMG VYV est engagée en faveur de l'intégration et du maintien dans l'emploi des personnes en situation de handicap.
N'hésitez plus à postuler ! Vous cherchez à rejoindre une entreprise de confiance avec des missions responsabilisantes, au sein d'une équipe solidaire, bienveillante et avec une communauté d'alternants pour démarrer votre carrière dans une ambiance conviviale ? Vous l'avez trouvée !
Missions
Maintenant que nous avons capté votre attention (du moins, on l'espère), commençons par un zoom sur les missions que nous avons hâte de vous confier au sein du poste de Chargé(e) d'études Data Scientist dans la Direction Assurance et Protection Sociale :
Identifier, cadrer et challenger les besoins métier.
Rechercher et explorer des sources de données internes ou externes (open data) ayant de la valeur en répondant à un besoin ou un enjeu métier.
Nettoyer, structurer et mettre en visualisation les données pour identifier des tendances, des modèles et des informations pertinentes pour sa problématique.
Présenter l'apport et l'impact potentiel d'un modèle d'apprentissage automatique.
Créer des modèles prédictifs : développer, modéliser, et participer à l'automatisation des algorithmes prédictifs d'Intelligence Artificielle, Machine Learning ou Deep Learning.
Suivre, évaluer de manière critique et améliorer les performances des modèles d'apprentissage.
Restituer et communiquer les résultats en datavisualisation avec pédagogie et en vulgarisant.
Réaliser une veille permanente pour maintenir ses connaissances à jour et partager des états de l'art dans le domaine.
Appliquer des approches innovantes en machine learning et intelligence artificielle à des problématiques spécifiques.
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