Au sein de la Direction de la Transformation Opérationnelle (DTO), le Data Lab contribue à l’innovation en développant des solutions d’intelligence artificielle pour améliorer la performance et l’efficacité des opérations de l’entreprise. Les périmètres d’intervention sont divers et variés, couvrant différentes directions métier : Business & Marketing, Gestion & Processus, Réglementaire & Conformité, Finance & Actuariat.

Le Service Solution et Développement IA du Data Lab recherche un Data Scientist Confirmé pour prendre en charge des projets innovants en Intelligence Artificielle et accompagner les métiers dans le développement de solutions sur mesure.

Vous serez un acteur clé dans le développement de solutions d’IA stratégiques pour CNP Assurances, en contribuant directement à l’accélération du programme IA GRC. Ce programme vise à transformer la gestion de la relation client grâce à des projets à fort impact, notamment :

• La mise en place de systèmes de recherche documentaire (RAG) pour faciliter l’accès à l’information métier sur des bases comme Dis-Moi (procédures de gestion, explications fiscales, description des produits commercialisés) et Oukilé (procédures liées à l’assurance IARD).
• Le traitement automatisé des flux froids
• L’automatisation du processus décès, incluant l’optimisation des workflows pour accélérer le traitement et le paiement.

Au sein d’une équipe d’une dizaine de personnes et sous la responsabilité de votre responsable de service, vous serez en lead sur des projets IA variés et ambitieux, allant de l’analyse de sentiments et la détection de fraudes à la conception de modèles de Machine Learning, en passant par le développement de solutions d’IA générative (synthèse de documents, systèmes de question-réponse) et de Computer Vision (OCR, reconnaissance d’images). Vous explorerez également de nouveaux cas d’usage pour répondre aux besoins métiers. Ces différentes initiatives contribueront à renforcer notre capacité d’innovation et à accélérer la transformation digitale, notamment la modernisation des processus GRC grâce à l’intégration de solutions IA à fort impact.

Dans ce cadre, et en suivant les orientations définies par votre responsable, alignées avec les objectifs stratégiques de CNP, vous serez amené(e) à :

• Analyser et formaliser les besoins métiers pour concevoir des modèles répondant aux attentes spécifiques.
• Choisir et développer les solutions IA adaptées, en concevant des modèles et algorithmes performants.
• Effectuer des backtestings et optimiser les modèles existants pour garantir leur efficacité et leur pertinence.
• Assurer le suivi MLOps des projets, en veillant au respect des standards éthiques et à la conformité avec l'AI Act.
• Veiller à l’application des standards de gouvernance IA, incluant le monitoring, les tests rigoureux et les mises à jour régulières des projets sous votre responsabilité.

Diplômé(e) d’un Master ou d’une école d’ingénieur spécialisée en mathématiques, statistiques, machine learning ou dans un domaine équivalent, vous justifiez d’une expérience significative d’au moins 5 ans dans des projets variés en Data Science, avec une maîtrise des méthodologies et une implication concrète à chaque étape des projets.

• Forte appétence pour la Data Science et capacité démontrée à résoudre des problématiques complexes sur des projets stratégiques.
• Capacité à s’adapter rapidement à des cas d’usage métiers variés.
• Curiosité et intérêt marqué pour les innovations en IA, notamment pour les solutions d’IA générative (RAG, LLMs, SLMs etc.), des outils d'OpenAI et les approches agentiques permettant d’orchestrer des processus complexes et autonomes.
• Solides compétences en modélisation mathématique, machine learning et IA générative.
• Maîtrise experte des langages et outils de Data Science, tels que Python, ainsi que des frameworks avancés comme TensorFlow, PyTorch.
• Esprit analytique et rigueur pour structurer, interpréter et exploiter des données complexes avec précision.
• Aisance relationnelle et capacité à travailler en équipe pour mener des projets collaboratifs.