Data science - Sinistres (F/H) stage

Stage
Nanterre
Télétravail fréquent
Salaire : Non spécifié
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Questions et réponses sur l'offre

Le poste

Descriptif du poste

Chez AXA, nous agissons pour le progrès humain en protégeant ce qui compte. 

Au sein du Risk Management P&C, nous mettons la donnée au service de la maîtrise des risques et de l’excellence opérationnelle, en particulier sur les processus sinistres et souscription.

Les dossiers sinistres contiennent de nombreuses données non structurées (commentaires, notes, échanges d’e-mails, etc.). 

Des premiers modèles de Deep Learning sont déjà en production ; ils servent à extraire et catégoriser l’information pour améliorer le pilotage et l’efficacité opérationnelle. Votre mission sera de faire monter en puissance ces usages IA, et ouvrir de nouveaux cas d’usage.


Encadré par un tuteur, vous interviendrez sur tout ou partie des activités suivantes :
  • Améliorer le modèle LLM existant (qualité d’extraction, robustesse, métriques de performance).
  • Étendre le périmètre des variables catégorielles détectées dans les textes (text mining / NLP).
  • Proposer et tester de nouveaux use cases au service des équipes (principalement gestion de sinistres et souscription) : priorisation, routage, qualification, détection de signaux, etc.
  • Contribuer à la fiabilisation des données et à la documentation (jeux d’entraînement, annotation, guidelines, mesures).
  • Participer à la vulgarisation des résultats auprès des métiers (notes, démos, supports).


Profil recherché

Vous préparez un Master 1 ou 2 spécialisé en data science, vous recherchez un stage de césure ou PFE de 6 mois, à partir de janvier 2026.

  • Vous avez une forte appétence pour l’assurance et la data.
  • Solides bases en ML / DL et premières expériences en traitement de texte (projet, stage, concours…).
  • Esprit d’analyse, rigueur, autonomie et capacité à expliquer simplement des sujets techniques.

Nous vous offrons un terrain de jeu data concret, avec un impact direct sur les processus cœur P&C, l’opportunité d’industrialiser des modèles déjà utilisés et d’explorer de nouveaux cas d’usage ainsi qu'un accompagnement par des experts et une culture d’itération (mesure, amélioration continue).

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