LLM-Powered Data Scientist for Real-Time Insights

Vous souhaitez appliquer la data science et les LLM à des problématiques concrètes, pour des clients internationaux qui pilotent des risques complexes ?

Nous recrutons un(e) Data Scientist – Analytics. Vous serez rattaché(e) à l’équipe technique et travaillerez au quotidien pour l’équipe Exposure Management, aux côtés de nos experts métier. Votre rôle consiste à collecter, transformer, enrichir et analyser les données de nos clients, en vous appuyant largement sur l’IA et les LLM, pour qu’ils prennent leurs décisions sur des données fiables.

Vos missions / Your responsibilities

1. Data & analytics

• Gérer l’acquisition, l’ingestion, la transformation et l’enrichissement des données clients avec BigQuery, SQL et Python

• Identifier et réconcilier les éléments non reconnus dans nos bases : noms d’actifs, données géographiques, attributs spécifiques

• Automatiser les traitements récurrents et les contrôles qualité avec Python et Airflow

• Construire, mettre à jour et maintenir des bases de données volumineuses, et en éliminer les doublons et incohérences

• Faire évoluer les processus de gestion des données et les pipelines existants

2. IA, LLM & machine learning

• Développer et maintenir des pipelines LLM pour extraire, structurer et enrichir des données clients hétérogènes et peu structurées

• Concevoir et itérer sur les prompts, et mettre en place des jeux de test pour évaluer la qualité des sorties des LLM (précision, cohérence, coût)

• Contribuer aux algorithmes prédictifs et de matching, en combinant approches ML classiques et LLM : géospatial, résolution d’entités nommées, classification d’actifs

• Participer à la conception d’agents IA capables d’automatiser des tâches d’analyse et de contrôle qualité

• Évaluer la performance des modèles et préparer leur déploiement sur la plateforme

• Assurer une veille sur les nouveaux modèles et outils IA, et tester leur intérêt pour nos cas d’usage

3. Clients & insights

• Réaliser des analyses approfondies et en tirer des insights clairs et actionnables pour nos clients

• Produire des présentations et des contenus de recherche fondés sur les données

• Accompagner les clients dans l’utilisation optimale de la plateforme

• Mener des analyses en temps réel lors d’événements majeurs : crises géopolitiques, catastrophes naturelles, événements de marché

Pourquoi nous rejoindre ?

• Au coeur des événements mondiaux: soyez en première ligne lors des grands événements géopolitiques ou catastrophes, en menant des analyses en temps réel 🌍

• Exposition transversale: un rôle pivot qui vous donne un accès direct aux équipes tech, aux clients, au CEO/CTO et au produit, bien au-delà d’un stage classique 🔄

• Environnement hautement technique: Allphins compte une proportion élevée d’ingénieurs et de data scientists, vous progresserez rapidement au contact d’experts 🧠

• Environnement international : Rejoignez une équipe diversifiée et talentueuse 🌍

• Cadre de travail moderne : Situés au centre de Paris, dans un espace collaboratif WeWork 🏢

• Événements d’entreprise : Participez à des off-sites et renforcez les liens d’équipe 🎉

English version:

Want to apply data science and LLMs to real-world problems for international clients managing complex risks?

We are hiring a Junior Data Scientist – Analytics. You will sit within the tech team and work day-to-day for the Exposure Management team, alongside specialists in reinsurance/insurance. Your role is to collect, transform, enrich and analyse client data, making extensive use of AI and LLMs, so our clients can base their decisions on reliable data.

Your responsibilities:

Data & analytics

• Manage acquisition, ingestion, transformation and enrichment of client data using BigQuery, SQL and Python

• Identify and reconcile unrecognised items in our databases: asset names, geographic data, specific attributes

• Automate recurring processing and quality checks using Python and Airflow

• Build, update and maintain large databases, and clean out duplicates and inconsistencies

• Improve existing data management processes and pipelines

AI, LLMs & machine learning

• Develop and maintain LLM pipelines to extract, structure and enrich heterogeneous, loosely structured client data