Data Scientist - Alternance
Intégration dans l'équipe data d'un assureur pour améliorer la détection et la priorisation de la fraude sur les portefeuilles d'assurance multirisque.
- Conception et développement de deux modèles de détection de fraude dédiés aux portefeuilles Multirisque Habitation (MRH) et Auto, surpassant les modèles en production.
- Comparaison et sélection des meilleures architectures de gradient boosting (XGBoost, LightGBM, CatBoost) avec optimisation des hyperparamètres via Optuna.
- Implémentation d'une couche d'interprétabilité SHAP pour générer des explications locales des scores, facilitant la validation par les enquêteurs fraude.
- Préparation et documentation des modèles pour leur intégration dans le workflow d'investigation des sinistres en production.
Environnement technique