Description de la mission
Au sein de la Direction Marketing, l'équipe Connaissance client prédictif réalise les études liées à la connaissance client à base de Machine Learning : scoring de prédiction, segmentation, étude ad hoc sur le profiling clients et prospects.
Ces études comprennent la réalisation des bases de données, de la modélisation statistique, les présentations et le suivi de la performance ainsi que des axes d'amélioration.
Principales missions du stage
En travaillant dans le DataLab de Groupama, environnement dédié (données, outils) à la data science et machine learning :
1. Vous réalisez des études sur la base client sur les problématiques de la résiliation ou de la souscription de contrats en assurance (en utilisant les verbatim clients) ou l'usage des canaux pour adapter le plan de contact, pour enrichir les données clients avec de l'open data.
2. Vous identifiez via le machine learning des signaux faibles liés à la navigation sur le site Groupama.fr ou la lecture des emails et articles afin de détecter des moments de vie clients qui représentent des opportunités (déménagement, changement de véhicule).
3. Vous aidez à l'acculturation et aux actions des conseillers via l'explicabilité individuelle et des démonstrations.
Ce stage d'une durée de 6 mois est à pourvoir pour mars/avril 2025.
Profil
BAC+5 Master Statistiques, Datascience : ENSEA, ISUP, ENSAI, Centrale, Télécom Paris, EFREI.
Compétences spécifiques requises :
1. Modèles fondamentaux des tests de corrélations, des prédictions Random Forest, XGBoost, Light GBM, Logistique, classifications (CAH, nuée dynamique).
2. Maitrise des langages Python, R, Spark, SQL.
3. Connaissance des modèles mathématiques prédictifs, statistiques, scoring, reconnaissance d'image.
4. Connaissance SAS.
Qualités recherchées :
1. Travail en équipe avec enthousiasme.
2. Esprit d'analyse et de synthèse, faire parler les chiffres ; rigueur.
3. Bonnes capacités rédactionnelles et de communication.
4. Curiosité.
Ce poste est ouvert aux personnes en situation de handicap. #J-18808-Ljbffr
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