Data Scientist

    Retour à la recherche

    Data Scientist - Assurance

    Mission terminée

    Ref: T-7372 - Publiée le 1 août 2025

    • Localisation

      Région de Lille

    • TJM

      Selon profil

    • Part de télétravail

      Non connue

    • Expérience minimum

      3 à 5 ans (Confirmé)

    • Date de démarrage

      ASAP

    Contexte et description de la mission

    Contexte
    Nous recherchons un Data Scientist pour notre client dans le secteur de l'assurance. L'objectif de cette mission est d'exploiter la puissance des données pour améliorer les services et les produits offerts par l'entreprise. Le consultant contribuera à la transformation numérique de l'organisation en fournissant des analyses avancées, des modèles prédictifs et en soutenant les équipes internes dans l'interprétation des résultats. L'environnement de travail dynamique offre de nombreuses opportunités pour l'innovation en matière de science des données, avec un fort accent sur l'utilisation des technologies de pointe et des outils analytiques pour soutenir les stratégies d'affaires.


    Responsabilités
  1. Concevoir et développer des modèles prédictifs avancés pour anticiper les comportements clients et améliorer la tarification des services d'assurance
  2. Analyser de grandes quantités de données structurées et non structurées pour découvrir des tendances et des insights exploitables
  3. Soutenir les équipes internes en fournissant des visualisations de données détaillées et claires pour faciliter la prise de décision
  4. Collaborer avec les départements IT et business pour garantir l'intégration efficace des solutions de data science dans les systèmes existants
  5. Évaluer et recommander des technologies et outils analytiques pour traiter et analyser les données de manière plus efficace


    Profil recherché
  6. Expérience confirmée en tant que Data Scientist dans des environnements similaires, de préférence dans le secteur de l'assurance
  7. Compétences techniques solides en Python, R ou SQL, et familiarité avec des outils de machine learning tels que TensorFlow ou PyTorch
  8. Capacité à communiquer des concepts complexes de manière claire et concise aux parties prenantes non techniques
  9. Solides compétences en analyse statistique et en modélisation prédictive
  10. Esprit d'initiative et capacité à travailler de manière autonome tout en collaborant efficacement au sein d'équipes pluridisciplinaires
  11. Compétence en gestion de projet et capacité à respecter les délais tout en assurant la qualité des livrables