Requirements: French
Company: AXA
Region: Suresnes , le-de-France
<p>Au sein de la Direction Technique de Direct Assurance, dans lrsquo;eacute;quipe responsable de la tarification du produit Multirisques Habitation, vous aurez lrsquo;opportuniteacute; de contribuer agrave; lrsquo;innovation en automatisant lrsquo;entraicirc;nement de modegrave;les gracirc;ce agrave; des technologies MLOps de pointe (Databricks, MLFlow, Kedro, etc.).<o:p></o:p></p><p>Au cours de votre alternance, vous participerez agrave; l''ensemble de la chaicirc;ne drsquo;optimisation tarifaire lors des deacute;meacute;nagements.</p><p><span style=text-decoration: underline;>Vous serez ameneacute; agrave; travailler sur les sujets suivants :</span><o:p></o:p></p><ul><li>Automatisation des bases de donneacute;es : Creacute;er et automatiser les bases requises pour la modeacute;lisation ;</li><li>Ameacute;lioration du modegrave;le de reacute;siliation : Tester des techniques de Machine Learning pour optimiser la preacute;vision des reacute;siliations de contrats ;</li><li>Optimisation tarifaire : Explorer des meacute;thodes matheacute;matiques pour deacute;finir les prix agrave; proposer aux clients ;</li><li>Mise en production : Deacute;ployer vos solutions et les tester en conditions reacute;elles avec des A/B tests ;</li><li>Mesure de la deacute;rive : Analyser la performance des modegrave;les en suivant les donneacute;es collecteacute;es dans le temps.</li></ul><p>Tout au long de vos missions, la prioriteacute; sera drsquo;appliquer des pratiques et des meacute;thodologies de MLOps.nbsp;Aucune connaissance preacute;alable sur ces sujets nrsquo;est requise !nbsp;Lrsquo;important est drsquo;avoir une appeacute;tence pour lrsquo;apprentissage.</p><p style=font-family: Arial;><span style=text-decoration: underline;>Vous appliquerez notamment des principes de :</span><o:p></o:p><span style=text-decoration: underline;></span></p><ul><li>Qualiteacute; du code et des donneacute;es : Assurer une bonne structuration du code avec Kedro, effectuer des tests et geacute;rer les pipelines avec Git tout en garantissant la qualiteacute; des donneacute;es ;</li><li>Automatisation des processus : Utiliser Databricks pour automatiser les pipelines de donneacute;es ;</li><li>Traccedil;abiliteacute; : Suivre les donneacute;es et les modegrave;les gracirc;ce agrave; MLFlow et au modegrave;le registry.</li></ul><p class=MsoNormal style=text-align: justify;>En reacute;sumeacute;, cette opportuniteacute; vous permettra drsquo;approfondir agrave; la fois des aspects lieacute;s agrave; la data science et agrave; lrsquo;ingeacute;nierie du Machine Learning !<span style=mso-ascii-font-family: Calibri; mso-ascii-theme-font: minor-latin; mso-hansi-font-family: Calibri; mso-hansi-theme-font: minor-latin; mso-bidi-font-family: Calibri; mso-bidi-theme-font: minor-latin; mso-bidi-font-weight: bold;><o:p></o:p></span></p>
<p><span style=text-decoration: underline;>Nous recherchons un profil hellip;</span></p><ul><li>Eacute;tudiant(e) Bac+5 en eacute;cole d''ingeacute;nieur ou universiteacute;, speacute;cialiseacute;(e) en Matheacute;matiques, Statistiques ou Data Science ;</li><li>Avec des capaciteacute;s agrave; deacute;velopper en Python avec les bibliothegrave;ques classiques de traitement et d''analyse de donneacute;es (Pandas, Numpy ; Matplotlib/Seaborn, Scikit-Learn).</li><li>Familiariteacute; avec les bonnes pratiques de deacute;veloppement (tests unitaires, Git) ;</li><li>Notions de SQL et compreacute;hension des principes de Machine Learning ;</li><li>Appreacute;ciation du travail collaboratif et capaciteacute; agrave; produire des livrables rigoureux et de haute qualiteacute;.</li></ul><p style=font-family: Arial;>Des connaissances sur le Framework de deacute;veloppement Kedro seraient un atout, mais ne sont pas obligatoires.</p><p style=font-family: Arial;></p><p class=MsoNormal style=text-align: justify;>Le poste est baseacute; agrave; Suresnes (92) agrave; proximiteacute; de la D&am