Chargé d'études statistiques / actuarielles-Etudes statistiques / actuarielles / data analysis F/H MMA

Chargé d'études statistiques / actuarielles-Etudes statistiques / actuarielles / data analysis F/H

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 œuvre 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.

Profil recherché

• Bac+5 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.