Data Scientist Senior
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CONTEXTE
Notre client, un grand groupe d'assurance, s'appuie sur une équipe interne de data science qui développe des modèles de machine learning et d'IA pour les métiers IARD et santé. Ses priorités sont de mieux chiffrer le coût des événements climatiques sur plusieurs périls, lutter contre la fraude, produire des preuves de valeur permettant à la direction de décider, et étudier de nouveaux cas d'usage.
Le Data Scientist senior conduit des chantiers de bout en bout, du cadrage avec le métier jusqu'à la préparation du transfert vers l'équipe d'industrialisation. Il travaille sous la direction technique du tech lead de l'équipe. L'environnement est un Data Lab sous Databricks, en Python. Le poste implique des échanges réguliers avec les experts métier.
MISSIONS
- Rédiger une note de cadrage par chantier : objectif, critères de succès, données disponibles, planning
- Explorer et préparer les données : sinistres, prestations santé, exposition du portefeuille, données externes et géospatiales
- Modéliser et évaluer les modèles au regard de l'objectif métier, avec versionnage et conformité aux standards de l'équipe
- Rédiger une fiche méthodologique par chantier : choix, alternatives écartées, résultats, limites
- Estimer de manière documentée le ROI ou l'impact métier, avec analyse de sensibilité
- Préparer des supports de restitution pour le métier : revues de cas, ateliers, aide à la décision
- Produire des rapports d'activité mensuels et une note de fin de mission
OUTILS & ENVIRONNEMENT
- Databricks, Spark, SQL
- Python : pandas, scikit-learn, LightGBM, XGBoost, Cat Boost
- Git, MLflow, IDE Python
- Tests automatisés (pytest)
- Données géospatiales : Geo Pandas, données raster, imagerie satellite Copernicus, SIG
- Vision par ordinateur sur imagerie satellite ou aérienne
MÉTHODOLOGIE
- Conduite de chantier du cadrage jusqu'au transfert vers l'industrialisation
- Code modulaire, contrats de données, standards de développement partagés
- Fiches méthodologiques