Nous sommes le leader mondial de l’assurance-crédit, et un expert reconnu dans les domaines de la caution, du recouvrement, du financement structuré et du risque politique. Depuis plus d’un siècle, nous aidons les entreprises à anticiper les risques, à agir avec rapidité, à prendre des décisions éclairées et à croître en toute sécurité. Basés à Paris, nous sommes présents dans plus de 50 pays avec 5 500 employés. En 2022, nous garantissions 1 057 milliards d’euros de transactions commerciales dans le monde.

 

En tant que membre du Groupe Allianz, nous faisons partie d’une communauté internationale forte, et ancrés dans une culture où tant les personnes que les performances comptent. Le bien-être de nos employés, leurs besoins individuels et leurs aspirations sont au centre de nos priorités. Nous façonnons tous ensemble un environnement au sein duquel chacun peut évoluer en toute confiance et s’épanouir.

 

Allianz Trade est la marque désignant l’ensemble des services proposés par Euler Hermes.

 

Pour plus d’informations, rendez-vous sur allianz-trade.fr.

Conduire et suivre des projets de data science depuis la définition du champ d'application, la construction de modèles, jusqu'à l'industrialisation et le suivi des résultats.

 

Défis
- Travailler avec des ensembles de données volumineux et complexes (nécessité de nettoyer, de traiter et d'analyser les données).
- Équilibrer les compétences techniques et le sens des affaires : être capable de traduire des concepts techniques complexes en informations exploitables pour les parties prenantes de l'entreprise.
- Collaborer avec des équipes interfonctionnelles : travailler avec des équipes de différents départements et horizons, et être capable de communiquer et de collaborer efficacement avec ces équipes pour obtenir des résultats commerciaux.
- Communiquer des informations de manière efficace : être capable de communiquer vos conclusions et recommandations de manière claire, concise et percutante à des parties prenantes qui peuvent avoir des connaissances techniques limitées.
- Se tenir au courant des dernières technologies et techniques : mettre continuellement à jour ses compétences et ses connaissances pour rester à la pointe du progrès.

 

Principales tâches
- Collecter, nettoyer et prétraiter de vastes ensembles de données provenant de sources multiples.
- Élaborer et tester des modèles statistiques pour soutenir la prise de décision fondée sur les données.
- Visualiser les données et présenter aux parties prenantes des informations claires et exploitables.
- Construire des modèles d'apprentissage automatique pour faire des prédictions, classer les données et découvrir des relations cachées dans les données.
- Collaborer avec des équipes interfonctionnelles pour identifier les problèmes et les opportunités de l'entreprise et développer des solutions basées sur les données.
- Se tenir au courant des dernières tendances et technologies dans le domaine de la science des données et de l'apprentissage automatique.

 

Profil

Compétences techniques :
- Solides connaissances en statistiques et en mathématiques.
- Expertise dans les langages de programmation tels que Python, SQL.
- Expérience des outils d'analyse et de visualisation des données tels que Pandas, Matplotlib, Seaborn.
- Connaissance des algorithmes et des techniques d'apprentissage automatique.
Compétences en matière de résolution de problèmes :
- Capacité à identifier les problèmes et les opportunités de l'entreprise et à développer des solutions basées sur les données.
- Solides compétences en matière de réflexion critique et d'analyse.
- Expérience de l'utilisation des données pour la prise de décision et la résolution de problèmes complexes.
Compétences en matière de communication et de collaboration :
- Capacité à communiquer des concepts techniques complexes à des parties prenantes non techniques.
- Solides compétences en matière de présentation et expérience de la visualisation et de la présentation de données.
- Expérience du travail avec des équipes interfonctionnelles et de la collaboration avec des parties prenantes d'horizons et de départements différents.
Sens des affaires :
- Compréhension des opérations commerciales et capacité à aligner les solutions basées sur les données avec les objectifs de l'organisation.
- Capacité à utiliser les données pour éclairer les décisions commerciales et stimuler la croissance.
Apprentissage et développement continus :
- Désir de se tenir au courant des dernières tendances et technologies en matière de science des données et d'apprentissage automatique.
- Forte curiosité et volonté de s'améliorer en permanence et de développer de nouvelles compétences.