La MAIF est un acteur majeur de l’assurance des personnes et biens en France. Elle défend une autre idée de l’économie, propose une gamme innovante de produits et services, et, place l’humain au cœur de son organisation. La qualité de sa relation client est d’ailleurs reconnue consécutivement depuis 18 ans. 
 
Rejoignez l’équipage des Data Scientist de la MAIF pour soutenir notre ambition d’innovation au service de nos sociétaires 🚀 
 
Qui sommes-nous ? 
Au sein de la Tribu Intelligence Opérationnelle par la Data (IODA) et plus particulièrement de la Squad IA Texte & Image, nous traitons des sujets reposant sur des données textuelles comme les mails ou visuelles comme des photos ou documents scannés. 
Vous rejoignez une squad au fonctionnement agile, composée d’une dizaine de data scientists, de data analystes mais aussi de fonctions support sur les sujets de devops, mlops, et architecture des services en production. Vous contribuez activement à la réussite des projets portés par le collectif. 

Localisation 
Siège social de la MAIF à Niort (79). 

 
Vos missions 

- Vous répondez à des besoins métiers liés à de la donnée visuelle non structurée (photo, document, image satellite) ou multimodale (documents avec ocr, ...) et adressez différents cas d’usages tels que la qualification du flux mail/courrier ou l’extraction d’informations dans des documents. 

- Vous contribuez aux différentes étapes du développement de nos produits IA : Du recueil du besoin jusqu’à l’industrialisation. 

- Vous contribuez à la construction d’un socle commun pour accélérer et structurer nos livrables : templates de code, packages, pratiques de modélisation. 

- Vous présentez régulièrement vos travaux aux collègues et à la Guilde des Data Scientists. 

- Vous participerez à l’innovation et à la singularité de la MAIF et de ses solutions (cf https://github.com/MAIF avec Melusine, Shapash et Eurybia). 

Bac +4/+5 (école d’ingénieur, cursus universitaire en informatique), vous justifiez idéalement d’une première expérience en Data Science appliquée à la Computer Vision 

Compétences relationnelles 
Capacités d’adaptation et d’apprentissage 
Autonomie, créativité, curiosité et force de proposition 
Esprit d’équipe et transversalité 

Compétences techniques 
Très bonne maitrise de Python 
Bonnes bases en Pytorch mais surtout dans la logique sous-jacente au développement de modèles de deep learning 
Connaissance de Git et bonnes pratiques de développement 
Des notions en APIs, packaging et conteneurisation appréciées. 

Outils techniques 
Python, Git, IDE de développement (VS Code ou Pycharm), Jupyter Lab, Docker, Openshift, Azure, Jenkins, Kibana, Grafana 
Infrastructure technique : 
Serveurs de développement Lunix avec plusieurs GPUs Tesla V100