Groupe de courtage en assurance industriel créé en 2010, SPVIE Assurances conçoit, distribue et gère des produits d'assurance de personnes et de biens.
Innovants, les produits santé, prévoyance, épargne-retraite, immobilier-construction et autres risques IARD proposés sont adaptés à ses publics (particuliers, indépendants, professionnels, chefs d'entreprise et sociétés) et pertinents pour ses réseaux de distribution & partenaires courtiers. Le groupe déploie son expertise en distribution multicanale (grossiste, Mass Market, de proximité ou commerce direct) via des courtiers, mandataires ou nos réseaux intégrés, et en gestion avec une expertise en gestion santé et prévoyance collective et individuelle.
Animé par la constante volonté de toujours mieux accompagner et aider ses courtiers, clients et assurés, le groupe s'est doté de services en proximité de gestion, d'accompagnement et de conseil par des experts métiers au quotidien. Avec le digital pour ADN, SPVIE Assurances a vocation à aider et accompagner les courtiers de proximité dans leur développement, et notamment la nécessaire digitalisation de leur activité. SPVIE Assurances déploie ainsi son savoir-faire et sa technologie propriétaire qu'elle met au service du marché et des courtiers.
Inscrit dans la modernité, le groupe compte plus de 650 collaborateurs dans 10 filiales et 4 pays. Avec un CA de 105 millions d'euros en 2023, SPVIE Assurances reste à la 4ème place du classement des courtiers grossistes français. En tant que Data Scientist, vous serez un acteur clé dans la valorisation de la donnée et son utilisation au service de la stratégie de l'entreprise. Vos missions incluront :
Collaboration avec l'IT et le Data Engineering : garantir un accès fluide, fiable et scalable aux données.
Interaction avec les métiers (Produit, Marketing, Finance, Opérations) : comprendre leurs enjeux et co-construire des solutions data pertinentes.
Vision business : transformer les données en insights actionnables pour guider les décisions stratégiques.
Modélisation avancée : concevoir, déployer et maintenir des modèles de machine learning (scoring, détection de fraude, optimisation) pour améliorer la performance et l'expérience client.
Datavisualisation & décisionnel : développer des dashboards et outils interactifs permettant de démocratiser l'usage de la donnée et rendre les équipes autonomes dans leur pilotage.
Automatisation & fiabilisation : industrialiser les process de reporting et d'analyse pour plus d'efficacité et de transparence.
Mentorat & diffusion des bonnes pratiques : accompagner les profils juniors, partager votre expertise et contribuer à l'acculturation data au sein des équipes.
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