POSTE : Data Scientist Pricing Optimization H/F DESCRIPTION : Leader français de l'assurance auto en ligne depuis 1992, Direct Assurance, entité du Groupe AXA, propose également des offres d'assurance habitation, moto et santé. Aujourd'hui, plus d'un million de clients nous font confiance grâce à un tarif adapté et une gestion des sinistres personnalisée. Dans un marché assurantiel très compétitif, Direct Assurance conçoit des solutions adaptées aux besoins de ses clients en défendant leur pouvoir d'achat. Nous faisons de l'expérience client une priorité en mettant à disposition une gamme de produits simple, claire et performante. Si vous recherchez un environnement convivial, dynamique, digital et tourné vers l'innovation, au sein d'une entreprise en croissance, rejoignez-nous ! Vous allez aimer grandir à nos côtés. Vous allez aimer innover avec nous. Vous allez aimer que nos clients nous adorent. VOTRE RÔLE ET VOS MISSIONS Au sein de la Direction Technique de Direct Assurance, vous aurez pour mission principale d'améliorer la stratégie tarifaire de l'entreprise pour notre produit Auto, en développant et en mettant en production des modèles de machine learning. L'assurance Auto est une branche très concurrentielle, notamment en raison de la multiplication des offres sur internet et de la montée en puissance des comparateurs de prix. Il y a donc un vrai besoin de mieux segmenter les tarifs compte tenu des caractéristiques du prospect (risque, valeur client long terme, élasticité au prix). Leader du marché direct en France, Direct Assurance développe les techniques de modélisation les plus avancées du marché en exploitant un datalake de grande qualité. Les modèles utilisés, se doivent d'être de plus en plus sophistiqués afin de permettre une croissance rentable en s'appuyant notamment sur des données type Big Data/Open Data ainsi que sur des méthodologies de modélisation variées (Gradient Boosting, Explainable Boosting Machine, Random Forest, Online Learning, etc.). Enfin, il est primordial d'automatiser l'ensemble de nos process avec des approches MLOps et une grande rigueur, afin de réinvestir en R&D le temps gagné grâce à nos workflows. Vos principales missions seront les suivantes : Optimisation du tarif proposé à la souscription La forte compétitivité de notre produit Auto est un levier important pour la croissance de l'entreprise. - Amélioration des modèles prédictifs du comportement client à la souscription et des tendances du marché à partir de données internes et externes - Participation à la conception des algorithmes définissant les nouvelles stratégies tarifaires pour nos prospects - Mise en place et analyse d'A/B testing pour valider l'impact de nos modèles R&D sur toutes les techniques d'optimisation tarifaire - Techniques de modélisation, Machine Learning etc. - Interprétation de nos modèles de demande, shap values, pdp, etc. - R&D sur les méthodes d'optimisation tarifaire Machine Learning Engineering Direct Assurance ayant atteint un niveau de maturité data important, nous cherchons à consolider nos processus de modélisation et de mise en production, afin de maximiser le temps passé aux développements de nouvelles techniques innovantes. - Automatiser tous nos codes pouvant l'être, de la génération des bases de données, à la modélisation, la mise en production. - Être garant du monitoring de nos modèles, notamment au travers d'analyse data drift automatisé et de suivi de nos métriques techniques. - Être garant de l'implémentation de ces stratégies tarifaires en production sur le cloud Azure. - Utiliser des compétences de software engineering : tests unitaires, tests d'intégration, CI/CD, DevOps/MLOps. Etudes business pour l'entreprise La compréhension du business et de la stratégie de l'entreprise est indispensable au développement d'outils de suivi et d'amélioration de nos modèles. - Suivre l'évolution du business de l'entreprise sur le périmètre de l'acquisition et proposer des explications constructives à partir des sources de données diverses, et notamment en lien avec les impacts tarifaires et de la sensibilité au prix des clients. - Etudier les opportunités de croissance sur les segments clients stratégiques sur lesquels l'entreprise décide d'investir. - Développer et maintenir des dashboards analytics permettant d'analyser efficacement les KPIs de l'entreprise en liant avec le tarif. Collaboration De manière générale, vous serez amené à échanger avec différents interlocuteurs, techniques ou non : - pour contribuer à des projets transverses au sein de l'entreprise, - pour partager votre activité avec d'autres directions de l'entreprise, - pour présenter les impacts business de votre t