La Direction Technique de Direct Assurance est chargée de déterminer le tarif auquel l’ensemble des clients peuvent souscrire. Ce tarif se basent sur des modèles statistiques et de machine Learning, pour prédire la sinistralité, la compétitivité, la sensibilité au prix des clients, etc. Ce travail se réparti entre les équipes de la Direction Technique. 

En postulant à cette offre, vous aurez l’occasion de rencontrer les membres de ces équipes afin de comprendre leurs enjeux et trouver l’équipe et la mission qui vous correspondra le mieux parmi les équipes et les offres suivantes :

• Pôle Actuariat Auto / MRH – Prime Pure

• Pôle Prime Commerciale – Acquisition Auto / MRH

• Pôle Stratégie Commerciale – Pilotage & Optimisation

• Pôle Actuariat Auto / MRH – Réserving

Stage 1 – Data Scientist (F/H) – Approches innovantes pour la modélisation des sinistres graves 

Contexte :

Au sein de l’équipe Prime Pure, vous contribuerez à la sophistication des modèles de risque. Une part majeure des risques est liée aux sinistres graves, rares et complexes à modéliser. Ce stage vous amènera à explorer des approches innovantes (transfer learning, deep learning, simulation Monte Carlo, etc.) et à intégrer les meilleures solutions dans les pipelines de production.

Missions :

• Étudier différentes approches pour la modélisation des sinistres graves
• Explorer l’apport potentiel de données externes
• Intégrer les meilleures méthodes dans les pipelines cloud (Databricks, MLFlow, CI/CD)
• Réaliser des analyses d’impact et de cohérence

Stage 2 – Data Scientist (F/H) – Modélisation avancée du risque : du nouveau client au portefeuille existant

Contexte :

Au sein de l’équipe Prime Pure, vous participerez à l’optimisation des modèles tarifaires pour améliorer la précision entre nouveaux clients et portefeuille existant, tout en maintenant leur stabilité et leur maintenabilité.

Missions :

• Développer un POC pour tester différentes architectures de modèles selon les cas d’usage
• Réaliser une étude comparative des approches
• Mettre en œuvre des techniques avancées de feature engineering
• Intégrer les modèles dans les pipelines de production
• Réaliser des analyses d’impact

Stage 3, 4 – Data Scientist (F/H) – Prime commerciale auto AN

Contexte :

Au sein du pôle Prime Commerciale – Acquisition Auto, vous participerez à des projets data à fort impact business.

Missions :

• Développer des modèles de classification, d’élasticité et de prédiction des prix concurrents
• Travailler sur la modélisation de la valeur client et le comportement de conversion
• Industrialiser les modèles avec MLFlow et CI/CD
• Monitorer les performances et le drift des modèles
• Créer des dashboards d’analyse

Stage 5– Data Scientist (F/H) – Algorithme de recommandation des formules d’assurance

Contexte :

Vous contribuerez à la refonte de l’algorithme de recommandation des formules et options, afin d’aider les clients à choisir la couverture la plus adaptée à leurs besoins.

Missions :

• Analyser le modèle actuel et ses performances
• Créer une base de données client-formule
• Mettre en place un nouvel algorithme de recommandation en Machine Learning
• Simplifier les résultats en règles interprétables
• Mesurer l’impact sur la conversion et la rentabilité

Stage 6 – Data Scientist (F/H) – Fonction de valeur sur YouDrive 

Contexte :

Vous travaillerez sur YouDrive, l’assurance auto connectée de Direct Assurance, afin de développer une fonction de valeur combinant conversion, rentabilité et sinistralité.

Missions :

• Analyser le produit YouDrive et ses données
• Créer une base de données pour la modélisation
• Développer une fonction de valeur via Machine Learning
• Simplifier les résultats en règles techniques
• Mesurer l’impact du modèle sur la performance business

Stage 7 – Actuaire / Data Scientist (F/H) – Modélisation de sinistres prématurés post-souscription 

Contexte :

Vous développerez un modèle prédictif pour estimer la probabilité de sinistre dans les 3 mois suivant la souscription, dans un objectif de lutte contre la fraude.

Missions :

• Construire une base de données en Python/Spark
• Développer un algorithme de score de probabilité de sinistre
• Réduire le taux de faux positifs
• Identifier les populations à cibler pour l’examen visuel des véhicules

Stage 8 – Actuaire / Data Scientist (F/H) – R&D ML/DL appliqué aux séries temporelles

Contexte :

Au sein de l’équipe Réserving, vous travaillerez sur la prédiction de la sinistralité ultime via des modèles ML/DL appliqués aux séries temporelles, pour renforcer la robustesse et l’explicabilité des estimations.

Missions :

• Développer et benchmarker des modèles (Gradient Boosting, LSTM, TFT, etc.)
• Mettre en place le suivi du cycle de vie via MLflow
• Analyser et documenter les modèles développés

• Participer à la mise en production

  Vous pouvez candidater à une ou plusieurs de ces offres : nous étudierons ensuite le meilleur fit entre votre choix et ceux des managers. 

   #JoinUs

Profil recherché pour tous les stages :

Formation : Étudiant(e) en dernière année d’une école d’ingénieur ou ayant suivi une formation en Data Science, Actuariat, Statistique ou Économie.

Compétences techniques :

• Bonnes connaissances en probabilités, statistiques et Machine Learning.
• Maîtrise de la programmation en Python, SQL, et outils connexes (R, Spark selon les stages).
• Connaissance des bonnes pratiques de développement logiciel et des outils MLOps (Git, CI/CD, MLFlow).

Compétences personnelles :

• Autonomie, rigueur, et force de proposition.
• Goût pour le travail en équipe, avec un bon sens de la communication.

• Motivation et implication dans un environnement dynamique et innovant

  Le poste est basé à Suresnes à proximité de la Défense (92)