Data Analyst (Data IA) H/FGroupama

« Etre là pour les autres, j'ai décidé d'en faire mon métier. »

Portée par nos 32 000 collaborateurs, notre campagne de communication employeur souligne ce qui nous rassemble et nous rend fiers au quotidien : notre métier, le point de départ de belles histoires, humaines avant tout. Cette campagne met l'accent sur ce qui nous différencie de nos concurrents : notre ADN mutualiste.

Au sein du Groupe Groupama, l'humain et le sens sont privilégiés. Nous recrutons des personnes et pas des diplômes, de belles personnalités qui seront demain au service de nos sociétaires et clients.

La signature de cette campagne « Etre là pour les autres, j'ai décidé d'en faire mon métier » résonne avec notre raison d'être « Nous sommes là pour permettre au plus grand nombre de construire leur vie en confiance. » et notre positionnement de marque. Etre là pour les autres, c'est le point de départ de notre métier. Et c'est aussi le point de départ de belles histoires qui font notre Groupe et notre identité en tant qu'employeur.

Des histoires vraies pleines d'humanité. Nos collaborateurs en ont plein à raconter ! Découvrez leurs belles histoires sur *** !

Vous aussi, vous voulez donner du sens à vos compétences ? Rejoignez nous !

Et sinon, le Groupe Groupama c'est plus de 50 entreprises dans 10 pays. Vous nous connaissez au travers de nos 2 marques commerciales Groupama et Gan. Nous accompagnons nos 12 millions de sociétaires et clients à chaque moment de leur vie grâce à nos experts et à notre savoir-faire.

Rejoignez la Direction de la Transformation de la Vie Individuelle de GGVIE, au sein du Data IA Office, et contribuez au développement et à la valorisation des usages data et intelligence artificielle au service des métiers.

Dans ce cadre, nous recherchons un(e) Data Analyst (profil Data & IA) en CDD de 18 mois, afin d'accompagner les équipes dans leurs projets data, de garantir la qualité des données et de contribuer aux différents chantiers IA.

Vos missions :
En tant qu'Analyst Data & IA, vous interviendrez sur un large périmètre, couvrant la qualité de données, la data science et la data ingénierie.

1. Qualité de données (Data Quality)
Mettre en place et automatiser des contrôles de qualité de données
Réaliser des analyses data afin d'identifier les anomalies et axes d'amélioration
Contribuer aux taskforces dédiées à la qualité des données
Participer à la mise en place de bonnes pratiques de gouvernance data

2. Data Science & Intelligence Artificielle
Contribuer au développement de modèles de data science :

Modèles supervisés et non supervisés
Traitement du langage naturel (NLP)
Cas d'usage en IA générative
Participer à l'expérimentation et à l'industrialisation des modèles
Analyser les résultats et proposer des axes d'amélioration

3. Data Engineering & Environnements techniques
Participer à la conception et à l'évolution des architectures data
Intervenir sur les environnements techniques (notamment Azure)
Contribuer à la gestion des habilitations et des accès aux données
Accompagner la mise en place et l'optimisation des pipelines data

4. Missions transverses
Participer à la retranscription des besoins métiers en solutions data
Contribuer aux phases de recette et de validation des projets
Intervenir sur des missions ponctuelles en appui aux équipes

Livrables attendus
Analyses et rapports de qualité de données
Scripts d'automatisation des contrôles
Modèles de data science et documentation associée
Documentation technique et fonctionnelle
Contributions aux environnements data (pipelines, architectures, accès)
Comptes rendus et supports liés aux besoins métiers

Formation & expérience
Formation Bac +5 (école d'ingénieur, data, informatique ou équivalent)
Spécialisation en Data & Intelligence Artificielle (type M2)
Première expérience ou stage significatif dans un environnement data

Compétences & atouts
Connaissance des concepts en data science, data engineering et data quality
Maîtrise des environnements data modernes (idéalement Azure)
Compétences en analyse de données et modélisation
Intérêt pour les sujets d'intelligence artificielle (ML, NLP, IA générative)

Soft skills
Esprit analytique et rigoureux
Curiosité et appétence pour les sujets innovants
Capacité à travailler en équipe et à communiquer avec des interlocuteurs variés
Autonomie et proactivité