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Au sein d'une équipe Data transverse, vous serez chargé(e) de : * Mettre en production des évolutions sur un algorithme existant (identification des bénéficiaires dans des clauses libres) Contribuer à l'intégration de projets issus d'un programme existant, visant à améliorer l'efficacité opérationnelle des processus financiers liés à l'assurance Vous interviendrez sur : * La conception et l'implémentation de modèles prédictifs / prescriptifs * La valorisation des données issues de gisements Big Data (traitement, redressement, modélisation, scoring…) * L'extraction et l'analyse d'informations complexes (statistiques, text mining, NLP…) * L'intégration des résultats dans les SI Métiers * La traduction de problématiques métiers en problématiques algorithmiques, et inversement * La comparaison et l'évaluation de modèles ML / DL adaptés aux cas d'usage opérationnels
Technologies de l'Information et de la Communication* Mettre en production des évolutions sur un algorithme existant (identification des bénéficiaires au sein des clauses libres) * Prise en compte de projets issus d'un programme interne pour améliorer l'efficacité opérationnelle de processus financier Assurances Description : * Etablir des scénarios permettant de comprendre et d'anticiper de futurs levier Métiers ou opérationnels pour l'entreprise. * Réaliser tout le cycle de valorisation de la donnée : choix, collecte, analyse de qualité de donnée, redressement, préparation, puis valorisation spécifique à la Data Science (analyse prédictive voir prescriptive, mise en place d'algorithmes d'apprentissage automatique ou profond, conception de Data Visualization dynamique, Data Storytelling, etc.) * Appliquer des techniques (statistiques, text mining, comportementale, géolocalisation, …), d'extraction et d'analyse d'informations, obtenues à partir de gisements de données (Big Data) * Obtenir des données adéquates, trouver les sources de données pertinentes, faire des recommandations sur les bases de données à consolider, modifier, rapatrier, externaliser, internaliser, conçoit des datamarts, voire des entrepôts de données (data warehouses). * Évaluer la qualité et la richesse des données (les rassembler, les modéliser et en vérifier la véracité). * Analyse des résultats pour ensuite les intégrer dans le système d'information cible du Métier * Analyse des données pour traduire une problématique Métier en problème mathématiques/statistiques et réciproquement * Comparer et évaluer différents modèles ou méthodes de calcul, et anticiper les avantages et inconvénients dans un environnement Métier
Technologies de l'Information et de la CommunicationLa mission en freelance qualifie la collaboration qui lie une entreprise cliente (ou un particulier) à un indépendant offrant une prestation de service dans un domaine donné. Ce terme désigne plus précisément toutes les étapes qui suivent la signature du contrat de prestation et s’achève une fois le travail livré par le freelance et le paiement effectué par l’entreprise ayant fait appel à ses services.
Les conditions d’exécution de ladite mission sont à définir entre les deux parties, à travers le contrat de prestation cité plus haut. Ce dernier doit notamment inclure une description claire de la prestation, son prix, ainsi que la date de livraison.
Chez InFreelancing l’expertise de chaque freelance trouve sa place au sein d’entreprises (petites ou grandes) évoluant dans des secteurs variés.
De nombreuses missions freelance t’attendent, chacune correspondant à des compétences spécifiques, avec un accès simplifié et une recherche fluide. Grâce à une large variété de missions mises à jour quotidiennement, tu trouveras forcément ton bonheur.
Encore mieux : la prospection chronophage ne sera plus un souci pour toi. Toutes les missions freelance, en France comme ailleurs, disponibles sur le web, sont désormais regroupées en un seul et même endroit : InFreelancing.
