Descriptif du poste:
Les Data Scientists seront au centre de cette transformation via les 4 dimensions suivantes :
Dimension Conseil et conduite de projet
Compréhension et cadrage des besoins business par un travail collaboratif avec les équipes métier en étant force de proposition
Transformation et formalisation des problèmes en modèles mathématiques
Gestion de projet data et data science en intervenant dans les étapes amont et aval à l'exploration des données et à la modélisation
Présentation des résultats auprès des directions business, en adaptant le niveau du discours en fonction de l'auditoire
Dimension Mathématique et Analytique
Exploration des données pouvant être massives, structurées ou non structurées
Formalisation des problèmes et proposition de solutions théoriques basées sur des études statistiques, du Machine Learning, de la data visualisation …
Développement des solutions selon une démarche scientifique : revue de littérature, des librairies existantes, prototypage de modèles et évaluation rigoureuse de leurs performances
Dimension Software engineering
Choix des technologies et langages adéquats
Développement, implémentation de solutions et engineering : intégration, nettoyage, structuration, apprentissage, représentation, industrialisation
Dimension Transformation
Etroite collaboration avec les métiers
Animation de formations data d'acculturation et de formations professionnalisantes internes sur les outils et pratiques data
Rédaction et partage de documents de référence, organisation d'évènements (conférences, portes ouvertes, etc.) et partage de connaissance au sein de l'équipe mais également auprès de la communauté data d'AXA France
Participation au recrutement et au renforcement de l'équipe par l'entretien d'un réseau de veille active (école, communautés, etc.)
Profil recherché:
e formation scientifique (école d'ingénieur, master) avec une spécialisation en statistiques, machine learning ou plus généralement en mathématiques appliquées, vous justifiez d'au moins 5 ans d'expérience dans le domaine de la data science et de la modélisation.
Les compétences techniques attendues sont les suivantes :
Maîtrise des concepts traditionnels en analyse des données, ainsi que des notions et algorithmes classiques de machine learning (classification et régression, clustering, surapprentissage, régularisation, etc.)
Bonne connaissance de Python, et des librairies phares en analyse des données : pandas, sklearn, seaborn, keras notamment. La connaissance de l'écosystème PySpark est appréciée
Connaissance des bonnes pratiques de programmation : version-control, développement de code reproductible, process de code review, packaging de code notamment pour accompagner l'industrialisation des solutions
Familiarité avec un écosystème cloud, et en particulier Microsoft Azure et les frameworks associés (Databricks, Azure Machine Learning)
Familiarité avec un outil de visualisation de données, comme PowerBI/Tableau, ou dash/plotly en Python
Maitrise de l'anglais écrit et parlé
Vous détenez les qualités et compétences interpersonnelles suivantes:
Autonomie, curiosité intellectuelle, goût prononcé pour l'innovation
Vision stratégique et esprit de synthèse
Travail en équipes pluridisciplinaires, capacité à animer et coordonner des profils experts comme des interlocuteurs marchés et métier, leadership.
Appétence à travailler dans un environnement peu cadré au départ avec une capacité à tracer la voie du succès
Leadership et capacité à apporter un regard constructif sur le travail des autres membres de l'équipe
Entreprise:
Chez AXA, nous sommes persuadés que pour bien prendre soin de nos clients, nous devons commencer par bien prendre soin de nos collaborateurs. C'est pour cette raison que nous menons une politique RH engagée qui favorise la diversité, qui préserve l'équilibre vie privée-vie professionnelle et accélère le développement des compétences et des carrières.
Ainsi, en rejoignant AXA France vous travaillerez dans une entreprise responsable, offrant une véritable culture d'expertise, accélérant le développement des compétences de chacun et proposant une rémunération attractive
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