Dans le cadre de sa campagne de stages, AXA France recherche un Data scientist (F/H) en stage.

Au sein de la Direction Programmes & Opérations sécurité financière, contribuer à l'intégration réussie de la Tech et la Data dans les outils et le dispositif au global de Lutte Contre le Blanchiment et le Financement du Terrorisme. Elle/Il aura pour mission de moderniser nos systèmes de détection en utilisant des technologies type IA, machine learning, data science dans un environnement en très grandes dimensions pour optimiser la détection et accroître notre efficacité opérationnelle.

Vous travaillerez plus particulièrement sur les sujets suivants liés au blanchiment d'argent et au terrorisme :

- Etudier les scénarios de détection des activités à risque actuellement en production et proposer des pistes d'améliorations ou de modifications pour les rendre plus pertinents, avec notamment l'implémentation de modélisation prédictive en utilisant des techniques de machine learning big data (calcul distribué) ;

- Optimiser et simplifier la génération et le traitement des alertes via l'utilisation de traitement et d'analyse du langage naturel (NLP, Latent Dirichlet Allocation) ;

- Travailler sur les différents besoins data au sein de l'équipe et notamment de l'automatisation ;

- Réaliser des études statistiques pour tester ou améliorer un nouveau dispositif/ process.

Vous êtes étudiant en Master 1 ou 2ième année d'école d'ingénieur, spécialisation actuariat et data, vous recherchez un stage à temps plein d'une durée de 6 mois pour débuter entre avril et juin 2026.   

Compétences métier :

+++ : python pour la data et le développement, machine learning (modélisation)

++   : Cloud (Azure, GCP, AWS), git, base de données

+     : Pyspark, data visualisation, CI/CD

Compétences relationnelles :

- Capacité d’analyse, esprit de synthèse et être force de proposition pour élaborer des recommandations ;

- Aptitude à travailler en autonomie et à gérer plusieurs projets simultanément ;

- Fort esprit d’équipe et sens de la collaboration en transverse à l’équipe.