À la recherche d’une alternance pour la rentrée 2026 ? Envie de participer chaque jour à des missions porteuses de sens ? Rejoins la CNAM !
Agir ensemble, protéger chacun !
Rejoindre la Caisse nationale de l’Assurance Maladie, c’est intégrer une organisation qui œuvre pour protéger la santé de plus de 60 millions d’assurés, avec des valeurs de solidarité et d’engagement.
Participez à la performance et à la qualité d’un système d'information de tout premier plan en France, voire en Europe : 60 millions de bénéficiaires, + de 1 500 informaticiens, 1 milliard de feuilles de soin électroniques par an, 80 000 utilisateurs, le site Ameli est le 3ᵉ site internet de service public consulté, avec des téléservices pour les assurés, les professionnels de santé et les entreprises, une capacité de stockage des données de plus de 500 To…
Ta direction :
Dans un contexte de renforcement des dispositifs de lutte contre la fraude, la Direction déléguée de l’audit, des finances et de la lutte contre la fraude (DDAFF) souhaite explorer et expérimenter des approches innovantes basées sur la data science afin de cibler plus efficacement les fraudes à l’Assurance Maladie.
L’objectif est d’utiliser les nouvelles technologies basées sur l’intelligence artificielle afin d’identifier de nouveaux patterns de fraude et de détecter les schémas de fraude déjà connus le plus tôt possible.
Tes missions :
L’alternant data scientist interviendra sur des projets à forte valeur ajoutée visant à détecter des comportements anormaux en amont (détection a priori), en s’appuyant sur des techniques de machine learning et d’intelligence artificielle générative.
Les missions seront :
- Concevoir et développer des proofs of concept (POC) autour de la détection des fraudes de l’Assurance Maladie ;
- Explorer et tester des modèles de machine learning supervisés et non supervisés ;
- Évaluer la performance des modèles et proposer des axes d’amélioration ;
- Expérimenter des cas d’usage innovants basés sur l’IA générative Camelia de l’Assurance Maladie ;
- Documenter les travaux et présenter les résultats aux équipes métiers ;
- Participer à la collecte, au nettoyage et à la préparation des données.
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