Stagiaire - Data Scientist - H/F

Description de la mission

Au sein de la Direction Marketing, l'équipe Connaissance client prédictif réalise les études liées à la connaissance client à base de Machine Learning : scoring de prédiction, segmentation, étude ad hoc sur les profiling clients et prospects.

Ces études comprennent la réalisation des bases de données, de la modélisation statistique, les présentations et le suivi de la performance ainsi que des axes d'amélioration.

Principales missions du stage
En travaillant dans le DataLab de Groupama, environnement dédié (données, outils) à la datascience et machine learning :

1. Vous réalisez des études sur la base client concernant les problématiques de la résiliation ou la souscription de contrats en assurance (en utilisant les verbatim client) ou l'usage des canaux pour adapter le plan de contact, et enrichir les données clients avec de l'open data.
2. Vous identifiez, via le machine learning, des signaux faibles liés à la navigation sur le site Groupama.fr ou la lecture des emails et articles afin de détecter des moments de vie clients représentant des opportunités (déménagement, changement de véhicule).
3. Vous aidez à l'acculturation et aux actions des conseillers via l'explicabilité individuelle et des démonstrations.

Ce stage d'une durée de 6 mois est à pourvoir pour mars/avril 2025.

Profil

BAC+5 Master Statistiques, Datascience : ENSEA, ISUP, ENSAI, Centrale, Télécom Paris, EFREI.

Compétences spécifiques requises :
Les modèles fondamentaux des tests de corrélations, des prédictions Random Forest, XGBoost, Light GBM, Logistique, les classifications (CAH, nuée dynamique),
Maitrise des langages Python, R, Spark, SQL.
Connaissance des modèles mathématiques prédictifs, statistiques, scoring, reconnaissance d'image.
Connaissance SAS.

Qualités recherchées :
Travail en équipe avec enthousiasme, esprit d'analyse et de synthèse, rigueur, bonnes capacités rédactionnelles et de communication, curiosité.

Ce poste est ouvert aux personnes en situation de handicap. #J-18808-Ljbffr