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.
Amundi Technology s’inscrit dans la continuité de vente des solutions technologiques initiée depuis 2016 et les 5 offres majeures sont : ALTO Investment (outil de gestion de portefeuille), ALTO Wealth & Distribution (solution de gestion sous mandat et d’advisory), ALTO ESR (Solution d’Epargne Salariale et Retraites), ALTO Sustainability, ALTO Asset Servicing.
Le développement rapide du marché de l’épargne salariale et retraite nécessite un renforcement des capacités d’innovation chez Amundi Technology. 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.
En tant que Data Scientist pour l’équipe l’équipe Services Clients aux Bénéficiaires, vos missions incluent :
- Conception de modèles prédictifs pour anticiper les comportements et besoins des bénéficiaires afin d’améliorer la personnalisation des services.
- Mise en œuvre d’analyses avancées telles que la segmentation et le scoring pour répondre aux besoins des bénéficiaires.
- Optimisation des parcours clients en analysant les points de friction et proposant des solutions stratégiques.
- Analyse des données des interactions clients (CRM, canaux digitaux, centre d'appels) pour améliorer les processus de gestion.
- Développement d’algorithmes d’optimisation pour améliorer la gestion des flux de demandes.
- Suivi des KPI (NPS, taux de résolution) pour piloter la performance stratégique et opérationnelle.
- Développement d'outils de reporting interactifs pour la prise de décision.
Utilisation des outils technologiques avancés tels que ALTO Studio, Genesys, Python, SQL, Tableau, et Power BI.
- Exploitation des projets d'intelligence artificielle pour améliorer l'analyse des données.
- Collaboration avec les équipes transverses (produit, IT, marketing) pour aligner les initiatives data aux priorités stratégiques.
- Veille technologique pour intégrer les meilleures pratiques en data science.
- Respect des réglementations liées aux données personnelles (ex. RGPD).
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