Missions Précises

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(e) stagiaire Data Scientist (Bac +3/4) pour participer à la construction d’argumentaires commerciaux personnalisés à l’aide d’outil d’IA générative, afin de renforcer nos modèles de ciblage marketing en générant automatiquement des argumentaires pertinents et contextualisés à partir des variables clés qui influencent le score de chaque prospect. En plus de ces missions principales, et selon les besoins et le temps disponible, ce stage offre la possibilité de travailler sur des sujets variés tels que la Computer Vision (OCR, reconnaissance d’images), le traitement de langage naturel (NLP) et d'autres cas d'usage avec de l’IA générative.

Au sein d’une équipe d’une dizaine de personnes, sous la supervision de votre maître de stage, vous aurez pour missions de :

• Améliorer et personnaliser les argumentaires générés par l’IA en adaptant le ton, la structure et les messages selon les profiles clients, les contextes d’offre et les leviers marketing les plus pertinents.
• Définir et suivre des métriques d’évaluation qualitatives et quantitatives pour mesurer l’efficacité de argumentaires produits.
• Effectuer une veille sur les dernières avancées en IA générative appliquée au marketing, notamment sur la personnalisation des campagnes marketing.

Profil

Étudiant(e) en Bac +3/4 en école d'ingénieur ou en master en mathématiques, statistiques, machine learning ou domaine équivalent.

COMPETENCES TECHNIQUES :

• Forte appétence pour la Data Science et l’innovation en IA.
• Intérêt marqué pour le prompt engineering et les techniques associées.
• Capacité à rester motivé(e) et professionnel(le) même lors de tâches variées et/ou répétitives.
• Intérêt pour l’analyse minutieuse des résultats.
• Connaissances en analyse statistique et machine learning.
• Connaissance de langages de programmation courants en data science, tels que Python.
• Aisance relationnelle et goût pour le travail en équipe.

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