Data scientist m / f

Nous rejoindre, c’est intégrer un groupe multi-expert, solide et proche de ses clients, 1er bancassureur en Europe et 1er assureur en France.

Nous sommes implantés dans 10 pays et comptons plus de 6 700 collaborateurs dans le monde pour répondre aux besoins en protection et en épargne de nos clients. Nous les accompagnons à travers nos quatre grands métiers en :

* Epargne et retraite
* Prévoyance, emprunteur et assurances collectives
* Assurances dommages
* Santé et territoires

Le groupe Crédit Agricole Assurances s’est construit autour de la volonté d’être un assureur complet, diversifié et international au service de ses partenaires, notamment les Caisses régionales de Crédit Agricole et LCL.

Pour favoriser l’épanouissement professionnel de nos collaborateurs, nous nous engageons chaque jour en faveur de leur bien-être. Pour cela, nous attachons une attention particulière aux nouveaux modes de travail et de management ainsi qu’à la qualité de vie au travail.

Convaincus que la Diversité est une source d'enrichissement pour tous, nous sommes engagés en faveur de l'inclusion. Nos postes sont ouverts à toutes et tous, quels que soient les handicaps ou les singularités de chacun.

Amundi Technology est une entité d’Amundi qui est responsable de la conception, du développement, de la commercialisation et du maintien des solutions technologiques à destination de l’industrie de l’épargne et de la gestion d’actifs. Les 1000 professionnels, situés entre Paris et Dublin, sont également en charge des outils technologiques d’Amundi.

Le Data Scientist jouera un rôle clé dans l’analyse des données clients pour améliorer la personnalisation des interactions et renforcer les performances des services.


Responsabilités :

1. Conception de modèles prédictifs pour anticiper les comportements et besoins des bénéficiaires afin d’améliorer la personnalisation des services.
2. Mise en œuvre d’analyses avancées telles que la segmentation et le scoring pour répondre aux besoins des bénéficiaires.
3. Optimisation des parcours clients en analysant les points de friction et proposant des solutions stratégiques.
4. Analyse des données des interactions clients (CRM, canaux digitaux, centre d'appels) pour améliorer les processus de gestion.
5. Développement d’algorithmes d’optimisation pour améliorer la gestion des flux de demandes.
6. Suivi des KPI (NPS, taux de résolution) pour piloter la performance stratégique et opérationnelle.
7. Développement d'outils de reporting interactifs pour la prise de décision.
8. Utilisation des outils technologiques avancés tels que ALTO Studio, Genesys, Python, SQL, Tableau, et Power BI.
9. Exploitation des projets d'intelligence artificielle pour améliorer l'analyse des données.
10. Collaboration avec les équipes transverses (produit, IT, marketing) pour aligner les initiatives data aux priorités stratégiques.
11. Veille technologique pour intégrer les meilleures pratiques en data science.
12. Respect des réglementations liées aux données personnelles (ex. RGPD).


Compétences requises :

1. Maîtrise des technologies informatiques et des outils de gestion de données.
2. Expérience en analyse avancée des données avec des outils d’intelligence artificielle.
3. Expertise en Python et autres langages de programmation (R, SQL).
4. Connaissance des outils de data visualisation (e.g., Tableau, Power BI) est un plus.
5. Expérience avec des infrastructures big data (AWS, Azure) est un plus.
6. Une connaissance du secteur de l’épargne salariale et retraite serait un plus.
7. Rigueur, organisation, sens du relationnel, capacité à travailler en équipe, flexibilité.
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