POSTE : Alternance - Développeur Python - Data Scientist H/F DESCRIPTION : MAIF recherche un(e) collaborateur/collaboratrice dans le cadre d'une alternance d'une durée d'au moins un an à partir de septembre 2026. La MAIF est un acteur majeur de l'assurance en France. Elle défend une autre idée de l'économie et a développé un modèle mutualiste centré sur l'humain. Travailler à la MAIF, c'est rejoindre une entreprise qui place l'expérience de ses sociétaires et de ses salariés au coeur de ses actions ; la qualité de sa relation client est d'ailleurs reconnue consécutivement depuis 20 ans. Travailler à la MAIF c'est également évoluer dans un environnement favorisant ton épanouissement et dans une entreprise qui te permet de t'engager pour l'avenir. MAIF porte au quotidien la diversité et l'égalité des chances. Tu interviendras au sein de la Tribu Intelligence Opérationnelle par la Data (IODA) de la Data Factory et seras amené(e) à travailler en étroite collaboration avec l'ensemble des acteurs de la Data Factory, les représentants des Directions Métiers, la Direction Informatique, mais également en partenariat avec l'INRIA. Salaire : 577€ à 2 565€ brut mensuel PROFIL : Tu suis actuellement une formation Bac +4/+5, école d'ingénieur ou cursus universitaire en informatique/data science. Tu es passionné(e) par la Data Science, le langage Python est ton langage préféré et tu attaches une importance certaine à la qualité du code que tu développes. Discuter avec ton entourage est pour toi un moyen de mieux comprendre, de t'enrichir et de partager : travailler en équipe tu aimes ça ! Durant tes travaux ta curiosité, ta créativité et ton ouverture d'esprit te permettent de trouver des solutions innovantes et d'être force de proposition. En informatique : la programmation orientée objet (notamment en Python), les design patterns et Git, tu maîtrises. Bibliothèques Python : dash, numpy, pandas, scikit-learn, catboost et keras/tensorflow/pytorch sont des bibliothèques que tu as déjà manipulées. Méthodes de machine Learning : les méthodes de classification, de régression et clustering tu connais. En mathématiques : les probabilités, statistiques et l'analyse numérique ne te font pas peur.