Sociétés d'assurances

Data Scientist

Le Data scientist ou analyste de données, est un expert en statistiques. Grâce à une vision globale des données, le data scientist est capable d'aider sa direction ou les différents services (marketing, qualité, process...) à prendre des décisions grâce au traitement et à l'analyse de données fiables.


Domaine : COMMUNICATION

"Le but c'est de mieux connaitre nos clients en utilisant les données dont on dispose afin de leur proposer le bon conseil au bon moment"

Julien

Data Scientist

Qu'est-ce qu'un Data Scientist ?

C’est un métier en forte progression dans le secteur de l’assurance. L’expérience acquise à ce poste dans la prédiction des risques lui permettra d’évoluer vers les métiers de l’actuariat, de la souscription ou du marketing. Il exploite des données internes ou externes et conçoit des outils pour réaliser des études permettant de réaliser des diagnostics ou des prévisions.

Que fait un Data Scientist ?

  • Analyser de grands volumes de données (base de données clientèle clients, chiffres de vente, historique des sinistres…) en utilisant des outils et des programmes informatiques spécialisés
  • Proposer des modèles et des outils pour réaliser des études, des diagnostics, des prévisions, des projections
  • Participer à la création de nouveaux produits d’assurance en définissant des cahiers des charges ou des éléments techniques qui permettent d’assurer leur rentabilité financière (par exemple, segmentation de la gamme de produits et élaboration des grilles de tarification)

Compétences

  • Très bon niveau en mathématiques, en statistiques et en informatique
  • Maîtrise des outils d’analyse de données, des langages de programmation et des logiciels de data science
  • Bonnes connaissances des métiers, des produits et de la réglementation du secteur de l’assurance
  • Pratique de l’anglais technique

Formations & pré-requis

  • BAC+5 (Master spécialisé ou École d’ingénieurs)

Qualités

  • Capable d’expliquer de façon simple des éléments complexes
  • Rigoureux
  • Organisé
  • Précis

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