Stage - Data Science : Dynamic Pricing - H/F à Paris

Stage – Data Science : Modélisation avancée de la demande et optimisation sous contraintes d’un portefeuille d’assurance non-vie - H/F

Vous intégrerez l’équipe du Datalab, au sein du département Corporate Data & Analytics qui a pour mission de promouvoir la valorisation des données au sein de BNP Paribas Cardif via la mise en place de projets à fortes composantes Analytics, Data Science et Intelligence Artificielle (machine learning, deep learning, dataviz), la formalisation et le partage des best-practices, la veille active et la R&D.

Vous rejoindrez plus précisément l’équipe « Dynamic Pricing » du Datalab.

Le pricing dynamique vise à adapter le prix de certains produits à fréquence élevée et de manière automatisée en fonction d’objectifs techniques et commerciaux (assurer la rentabilité du produit, estimer au plus juste les risques, maximiser le volume d’acquisition de nouveaux clients, prévenir leur départ, …) et de contraintes externes (positionnement concurrentiel, fluidité du marché, saisonnalité, canal d’acquisition, volumes minimaux, contrats de distributions…).

Il intègre différentes composantes où la data science et le machine learning peuvent apporter beaucoup de valeur: modèles de prédiction des risques, modèles de conversion / rétention, modèles de d’estimation du positionnement tarifaire des concurrents, … L’optimisation numérique sous contraintes et les simulations sont également des éléments importants du pricing dynamique, ainsi que la dataviz pour assurer un pilotage et un monitoring des risques efficients.

Vous contribuerez à la création de différents packages Python dans le but d’automatiser et rendre le pricing dynamique encore plus efficient chez BNP Paribas Cardif.

Le sujet du stage concerne plus précisément la Modélisation de la demande / résiliation et optimisation d’un portefeuille d’assurance non-vie.

Vous contribuerez à des travaux de R&D pour créer un package Python innovant dédié à la création de modèles de demande (conversion et résiliation des contrats d’assurance Non-vie).

L’innovation sur laquelle vous travaillerez consiste à adapter l’algorithme de Gradient Boosting Trees à certaines spécificités des modèles économiques de demande et de résiliation.

Vous aurez la possibilité, en fonction de la progression de votre stage, de travailler également sur l’optimisation sous contraintes d’objectifs liés à la rentabilité d’un portefeuille.

Dans le cadre de votre stage vous :

-      Effectuerez des études statistiques/data science/machine learning et des travaux de R&D ;

Vous serez encadré(e) par deux data scientists seniors fortement impliqués sur le sujet.

L'environnement de travail, c'est important !

Le datalab est composé de 10 Data scientists passionnés, 3 IT Admins et 5 Analytics Managers (qui sont nos contacts avec le business). Notre équipe a une mission transverse au sein des unités métier et des 35 pays de BNP Paribas Cardif. Cette mission consiste à transformer la compagnie en une compagnie d’assurance ‘data and model driven’.

Le pôle Dynamic Pricing est composée de 3 data scientists avec une formation actuarielle. Notre mission est de construire des packages Python internes intégrant les fonctionnalités permettant d’effectuer du pricing dynamique. Ces packages seront utilisés par les équipes actuarielles à travers le monde. Votre travail sur les modèles de demande sera une brique intégrable à ces packages.

Ce projet, vous donnera l’occasion de travailler dans un environnement dynamique, sur un sujet stratégique, avec des personnes ayant différents profils.

Notre environnement technique, Domino DataLab, est une plateforme de Data Science basée sur Docker, permettant une grande flexibilité de développement.

Le poste est situé au siège de BNP Paribas Cardif à Nanterre, accessible en 15 minutes par navette depuis la Défense, ou par le RER A (gare de Rueil-Malmaison).

Durant votre stage, vous approfondirez vos compétences en étant en interaction avec des interlocuteurs de haut niveau et des experts, aussi bien en France que dans les autres pays du Groupe. Vous évoluerez dans un environnement technique et innovant.

Pourquoi rejoindre BNP Paribas Cardif ?

Notre monde change ! Aujourd’hui, ce qui compte dans un job, c’est de vivre de véritables expériences, d’apprendre, de partager objectifs et résultats avec ses collègues. Bref, de tracer son propre chemin, différent, responsable et durable. Chez BNP Paribas, nous recrutons nos collaborateurs avec l’idée qu’ils nous aideront à concevoir le monde et la banque de demain.

Vous voulez connaître toutes les raisons de nous rejoindre ? Rendez-vous sur :

Et la rémunération ?

Elle sera abordée à l’issue de votre parcours de recrutement. Elle dépend de votre formation et de votre niveau d’étude.

Etes-vous notre prochain(e) stagiaire Pricing Dynamique ?

Vous préparez un BAC+ 5 en Ecole d’Ingénieur ou équivalent universitaire avec une spécialisation en Statistiques, Data Science ou Intelligence Artificielle.

Votre adaptabilité, votre capacité à communiquer à l’oral et à l’écrit, et votre créativité seront des atouts essentiels. Ajoutez à cela proactivité et transmission de savoir pour finir de nous convaincre. Enfin votre rigueur et votre précisons seront des qualités essentielles pour mener à bien les missions qui vous seront confiées. 

Vous justifiez d’une connaissance technique en statistiques, data science et/ou en optimisation mathématique.

Vous êtes intéressé par les sujets autour des modèles prédictifs et de l’optimisation mathématique et avez un bon niveau d’anglais.

Vous avez une connaissance théorique et pratique en Machine Learning (Gradient boosting, XGBoost, Light GBM, optimisation, gradient descent, parallélisation.. ), tout comme une bonne maitrise de Python (functions, class, encapsulation, documentation, testing, packaging).

Une connaissance de l’environnement assurantiel serait un plus.

Durée et disponibilité :
 
Stage à pourvoir à partir du mois de mars 2020 pour une durée de 6 mois. 

Si cette offre vous intéresse, retrouvez-la sur notre site de recrutement :

Référence annonce : ASSURE20_DATA_AI