Credit Agricole Assurances

Leader de l’assurance vie en France, nous travaillons au service de nos clients et de la société.
Vous rejoindrez plus précisément la Business Unit Epargne et Retraite Individuelle (ERI) dont la mission est de concevoir, fabriquer et gérer des produits d’assurances qui répondent aux besoins de nos clients en Epargne, Retraite, Protection et Transmission.

Concrètement, de quoi s’agit-il sur le terrain ?

- Préparer les données : structuration pour des analyses pertinentes
- Collaborer avec les data scientists et chefs de projet pour comprendre les besoins et proposer des solutions technologiques adaptées
- Développer et adapter des outils de Data science en lien avec les besoins métiers
- Intégrer les solutions IA dans les parcours permettant l’amélioration continue et la performance opérationnelle
- Interagir avec différentes équipes pour intégrer des solutions IA dans leur quotidien

Les cas d’usage pressentis :
- Reprise d’un outil de Process Mining et l’adapter au besoin métier,
- Recherche de sujets récurrents par méthode d’apprentissage.
D’autres missions seront confiées telles que l’acculturation ou des travaux d’analyse des processus Métier dans une logique d’innovation.

Votre tuteur accompagnera votre intégration et votre montée en compétences.

Vos avantages
Une rémunération brute mensuelle comprise entre 800 1900 euros en fonction de votre type de contrat en alternance, de votre âge et de votre niveau d’études de Bac+1 à Bac+5.

Des opportunités professionnelles au sein de nos entités Assurances et du groupe Crédit Agricole, une rémunération attractive, un accord de télétravail, une complémentaire santé de qualité, un forfait mobilité durable de 600 à 700 euros, un accompagnement RH, et plus encore à découvrir !

Les principes de protection de l’environnement et de responsabilité sociétale sont intégrés au cœur de nos activités.

Le process de recrutement
1. Un entretien avec le manager ou le tuteur.
2. Un entretien en visio avec un interlocuteur RH.

Vous préparez un diplôme de Data Scientist ou Data Engineer.

Compétences techniques :

- Maitrise de Python, la connaissance de R serait un plus
- Appétence à monter en compétence sur les langages
- Motivation à relever des défis et à participer à des projets innovants en IA

Compétences comportementales :

- Avoir le sens du résultat
- Avoir le sens du service client
- Coopérer et fonctionner en transversal
- Interagir facilement avec les autres
- Proposer des initiatives ou des solutions

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