Lead Data Engineer

Leader français de l’assurance auto en ligne depuis 1992, Direct Assurance, entité du Groupe AXA, propose également des offres d’assurance habitation, moto et santé.

Aujourd'hui, plus de deux millions de clients nous font confiance grâce à un tarif adapté et une gestion des sinistres personnalisée.

Dans un marché assurantiel très compétitif, Direct Assurance conçoit des solutions adaptées aux besoins de ses clients en défendant leur pouvoir d’achat.

Nous faisons de l'expérience client une priorité en mettant à disposition une gamme de produits simple, claire et performante.

Vous allez aimer grandir à nos côtés.

Vous allez aimer innover avec nous.

Vous allez aimer que nos clients nous adorent.

VOTRE RÔLE ET VOS MISSIONS

Au sein de la Direction Technique de Direct Assurance, vous rejoindrez le pôle IT Pricing et la nouvelle équipe « Nouvelles variables ».

Cette équipe transverse a pour mission d’accélérer l’identification et la mise en production de nouvelles variables, de fiabiliser les variables existantes et de mutualiser les travaux de préparation de données au sein de la Direction Technique.

En tant que Lead Data Engineer, vous serez l’owner technique du périmètre data engineering de l’équipe.

Vous définirez les orientations techniques, garantirez la qualité des réalisations et accompagnerez leur mise en oeuvre, en lien étroit avec le Data Manager, le Data Scientist et les équipes partenaires.

Votre défi : concevoir des solutions data robustes, performantes et réutilisables, tout en comprenant les données et leurs usages métier afin de transformer les besoins de la tarification en produits data fiables.

Vos principales missions seront les suivantes :

Leadership technique et architecture data :

• Porter la vision technique du périmètre data engineering de l’équipe et être le référent sur les choix d’architecture, de modélisation et d’industrialisation.
• Définir et promouvoir les bonnes pratiques de développement, de qualité logicielle et de MLOps, de la conception jusqu’au déploiement et au maintien en production.
• Accompagner techniquement les équipes data, actuarielles et logicielles, partager les bonnes pratiques et contribuer aux arbitrages techniques.
• Identifier la dette technique, anticiper les risques de maintenabilité et proposer une trajectoire d’amélioration continue.

Conception et industrialisation des pipelines de données :

• Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes, performants et réutilisables.
• Industrialiser la préparation, la transformation, l’historisation et la mise à disposition des données nécessaires à l’étude et à l’utilisation de nouvelles variables.
• Contribuer à la construction et à l’alimentation du Feature Store, des bases centrales de critères et des bases de retarification.
• Garantir l’intégration des solutions dans l’écosystème data de l’entreprise et leur exploitabilité en production.

Qualité, observabilité et fiabilité des données :

• Développer des contrôles techniques et métiers avancés afin de garantir la fiabilité des données et des variables utilisées en production.
• Analyser notamment la distribution des valeurs, leur cohérence, leur évolution dans le temps et les éventuelles ruptures ou dérives.
• Mettre en place les indicateurs, mécanismes d’alerte et outils de suivi permettant d’identifier rapidement les anomalies et d’en mesurer les impacts.
• Contribuer à l’analyse des causes racines et au suivi des actions correctrices avec les équipes concernées.

Performance et optimisation :

• Analyser et optimiser les performances des traitements et des pipelines de données, en tenant compte des volumes, des temps de calcul et des coûts.
• Travailler avec les équipes logicielles pour optimiser les librairies de calcul et améliorer leur performance, leur robustesse et leur capacité à passer à l’échelle.
• Définir des solutions conciliant performance, lisibilité, maintenabilité et évolutivité.

Analyse des données et compréhension métier :

• Explorer, analyser et interpréter les données afin de challenger leur qualité, leur cohérence et leur adéquation avec les besoins des modèles et des équipes actuarielles.
• Traduire les besoins métier et business en solutions data pertinentes, puis restituer clairement les choix techniques et leurs impacts.
• Contribuer à l’évaluation de la faisabilité et de la valeur de nouvelles sources ou variables, en collaboration avec les data scientists et les experts métier.

VOTRE PROFIL

• Vous êtes diplômé(e) d’une école d’ingénieur ou d’une formation Bac+5 en informatique, data engineering, data science ou formation équivalente, et justifiez d’au moins 5 ans d’expérience professionnelle en dat