Vous êtes animés par les challenges ? Vous voulez donner un sens à votre engagement professionnel ? Notre groupe vous apportera autant d'épanouissement dans votre carrière que vous mettrez d'envie à exercer votre métier dans nos équipes. Covéa, l'assurance d'une carrière riche et variée ! Data Scientist (CDD 3 mois) - Paris Localisation : Paris Type de contrat : CDD 3 mois Début : Dès que possible Au sein de la Direction des Marchés Professionnels et Entreprises (DMPE), nous accompagnons le pilotage technique et la sécurisation du portefeuille. Notre mission : exploiter la donnée pour anticiper les risques, améliorer la rentabilité et soutenir les décisions stratégiques. Vous rejoindrez une équipe à taille humaine, composée de : 2 Data Scientists 1 Data Owner 1 alternante Data Owner Vous (CDD Data Scientist) Quelques sujets clés portés par l'équipe : Data Science appliquée à l'assurance : modélisations prédictives, analyses avancées pour mieux comprendre et maîtriser le risque. Projets stratégiques : sécurisation des sites, optimisation des processus métiers. Innovation et expérimentation : conception d'expérimentations, développement d'outils modernes pour exploiter des données variées (structurées et non structurées). Impact direct : contribution à la compétitivité et à la performance globale de la DMPE. Vos missions Coordonner des projets, études et modélisations transverses en lien avec la Data. Proposer, concevoir et mettre en oeuvre des POC (Proof of Concept) et des expérimentations innovantes. Développer des modélisations analytiques ou prédictives sur des données variées (structurées, non structurées, documents) pour créer de la valeur. Concevoir des outils modernes d'exploitation de la donnée afin d'améliorer la connaissance du risque et soutenir la prise de décision. Collaborer avec les équipes métiers pour transformer les insights en actions concrètes. Bac5 en Data Science, Statistiques, ou Informatique. Maîtrise des outils/langages : Python, SQL, et idéalement Power BI ou équivalent. Connaissance des techniques de modélisation et des algorithmes de machine learning. Capacité à vulgariser les résultats auprès des équipes opérationnelles. Curiosité, autonomie et sens de l'innovation
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