Alternance - Data Analyst/Chargé(e) d'études Claims analytics (H/F)

Description de l'offre

Rattaché(e) à l'équipe Claims Analytics de la direction des sinistres d'AGD France, vous aurez pour mission principale de participer à la mise en œuvre de notre nouvelle stratégie sinistre en apportant une vision analytique aux problématiques opérationnelles (partenariat …) et techniques (maîtrise des coûts …).

Quelques chiffres-clé : Chiffre d'affaires d'environ €500 millions / Volume annuel de sinistres : 250 000 pour environ €350 millions de charge technique. Vous jouerez donc un rôle central dans la profitabilité de l'entreprise en contribuant à la maitrise de cette charge et faire le lien avec la stratégie tarifaire pour nos clients.

Vos principales missions seront les suivantes :
· Etre moteur de la stratégie sinistre de l'entreprise en participant à des études clés permettant d'orienter la Direction dans la prise de décision, et proposer des préconisations/plans d'action
· Apporter une meilleure compréhension de nos processus afin de fiabiliser notre expérience client, maitriser nos coûts et prôner une excellence opérationnelle
· Etre garant de l'optimisation de la charge technique, et support à l'Actuariat pour les activités de reserving ou de tarification
· Etre excellent communiquant et savoir vulgariser ses résultats pour les présenter auprès de toutes les directions

Profil recherché

Qualifications :

Pour occuper ce poste, nous recherchons :

Un étudiant au niveau bac+4/5 en école d'ingénieur/master en mathématiques appliqués, statistiques ou data science
·  Compétences techniques
·  Bonne connaissance de la statistique descriptive et inferentielle, des principaux concepts sous-jacents (statistiques exploratoires, modélisation, classification,…)
·  Maîtrise de la gestion des bases de données
·  Maîtrise des outils de développement statistiques (SAS, SQL, R, PYTHON)
·  Connaissances d es algorithmes statistiques ou de machine learning (GLM, GBM, Random Forest, SVM, etc)
·  La connaissance des outils de visualisation des données (Shiny, Rmarkdown, Flask etc.) est un vrai plus
·  Compétences fonctionnelles et relationnelles
·  Fortes facultés analytiques et très grande curiosité
·  Esprit de synthèse et qualités de présentation
·  La maitrise de l'anglais serait un plus