Stagiaire Data Scientist – AI for decision making (H/F)

Making trade happen (Ensemble, faisons bouger le commerce)

Coface, ce sont 4 700 Happeners de 75 nationalités et basés dans 57 pays qui partagent une culture d’entreprise en prise directe avec le monde. Nous collaborons autour d’un objectif commun : faciliter les échanges commerciaux dans le monde et renforcer notre position parmi les leaders de l’assurance-crédit.

75 ans d’expérience ont permis à Coface d’être un leader dans l’assurance-crédit et la gestion des risques, et de développer d’autres services à valeur ajoutée tels que l’affacturage, le recouvrement, l’assurance Single Risk, la caution et les services d’information.

Notre dimension internationale, notre structure à taille humaine, et notre présence au cœur de l’économie offrent une expérience de travail enrichissante d’un point de vue relationnel, professionnel et culturel.

Chaque jour, nos équipes font bouger le commerce. Rejoignez-nous !

Rattaché à la Direction de la Stratégie et du Développement, le Data Lab regroupe des compétences de Data Science et de Software engineering pour concevoir, développer et déployer des solutions opérationnelles améliorant les processus, les produits et les services de l’entreprise.

Les cas d’utilisation de data science sont variés avec des mises en œuvres concrètes dans les outils internes et les applications clientes, par exemple :

• Scoring du risque de défaillance des entreprises
• Extraction d’informations à partir d’images et de documents et atuomatisation de procesuss
• Construction et exploitation de graphe de connaissances
• Moteur de recherche spécialisé dans l’identification des entreprises
• Modélisation et simulations financières

MISSIONS : ML for Decisions

Les décisions de crédit de Coface sont prises soit par des moteurs de règles, soit par nos experts. Ce stage explore la façon dont l'IA peut être utilisée pour  l'automatisation et l'augmentation des processus de prise de décision.

L'une des initiatives est d'étudier comment les modèles de ML peuvent être erntrainés sur les décisions passées des experts (environ 1 million de décisions par an sur 10 ans) pour proposer de nouvelles règles métier qui pourront enrichir le moteur de décision et augmenter l'automatisation.

Une seeconde initiative consiste à utiliser le ML pour mettre en évidence les informations clés et formuler des recommandations à l'intention des experts chargés des décisions manuelles.

Une troisième initiative consiste à construire un modèle, par exemple en utilisant l'apprentissage par renforcement sur les couvertures et les pertes passées, afin d'optimiser le compromis entre le taux d'acceptation et le taux de perte attendus.

Nous sommes un à la recherche d'un élève ingénieur en césure ou en stage de fin d'études. 

Des connaissances en programmation Python sont requises. 

Vous vous reconnaissez dans cette description ? … n'hésitez plus, postulez et rencontrons-nous !

- Télétravail régulier possible 

- Indemnité télétravail

- Remboursement de 50% des titres de transport

- Tickets restaurant