Data Scientist - AXA Life and Health international (F/H) stage

AXA; Nanterre; Sur place; EUR 100 000 - 125 000; Plein temps

Résumé du poste

Une entreprise renommée d'assurance recherche un stagiaire en data science à Nanterre. Le candidat idéal a des compétences solides en Python, ainsi que des bases en NLP et OCR. Il travaillera sur des projets innovants tels que des pipelines de traduction automatique et la détection de fraude. Ce stage est à temps plein pour 6 mois à partir de février 2026 et offre une expérience précieuse au sein d'une équipe dynamique et internationale.

Qualifications

• Un niveau solide en Python requis.
• Bases en NLP et OCR demandées.
• Connaissance des évaluations ML (précision, rappel, F1).
• Compétences en traitement de données et quality check.
• Aptitude à utiliser Git et organiser des repos.
• Capacité à créer des dashboards simples.

Responsabilités

• Collaborer avec les équipes métiers pour formaliser des cas d'usage.
• Préparer et qualifier les données ainsi que gérer les incohérences.
• Prototyper et évaluer des modèles ML et NLP supervisés.
• Documenter les modèles et intégrer des PoC dans les flux existants.
• Explorer les cas d'usage GenAI et les restituer aux équipes.

Connaissances

Python

Pandas

Numpy

Scikit-learn

NLP

OCR

Git

Streamlit

Anglais courant

Formation

Étudiant en Master 2 spécialisé en data science

Description du poste

Vous êtes passionné par la data science et vous recherchez une expérience en stage enrichissante ? Ne cherchez plus, nous avons l'opportunité qu'il vous faut ! Au sein de la direction AXA Life and Health international, nous recherchons un stagiaire motivé et passionné. Dans un environnement international et innovant, vous contribuerez à la conception, au développement et à l’industrialisation de solutions Data Science, Machine Learning et GenAI appliquées au secteur de la santé. Vous travaillerez sur des cas d’usage concrets à fort impact business, au sein d’équipes pluridisciplinaires (métiers, data, IT).

Sous la responsabilité de votre tuteur, vous interviendrez sur l’ensemble du cycle de vie des projets data :

Cadrage & compréhension métier

• Collaborer avec les équipes métiers pour formaliser les cas d’usage
• Accompagner à la définition des objectifs, métriques de performance, contraintes techniques et critères d’acceptation

Data engineering & préparation des données

• Collecter, préparer et qualifier les données (ingestion multi-format, nettoyage, normalisation, qualité des données)
• Gérer les données manquantes, incohérences et problématiques de structuration
• Mettre en place des pipelines de données reproductibles

Modélisation & Machine Learning

• Prototyper, entraîner et évaluer des modèles ML / NLP / OCR supervisé par le tuteur
• Définir des baselines et benchmarks
• Optimiser les performances (précision, rappel, F1, AUC, calibration, etc.)
• Assurer la reproductibilité et la rigueur expérimentale

MLOps, monitoring & industrialisation

• Documenter les modèles (model cards, limites, recommandations d’usage)
• Intégrer des PoC dans les flux existants lorsque pertinent

GenAI & innovation

• Explorer des cas d’usage GenAI (LLMs, RAG)
• Restituer et vulgariser les résultats auprès d’un public technique et non technique

Exemples de projets

Vous pourrez notamment contribuer à :

• Pipeline de traduction automatique de documents de santé (100+ pays)
  • détection de langue, glossaires médicaux, monitoring qualité, fallback
• Extraction d’informations sur documents de sinistres
  • OCR + NLP/LLM (dates, montants, actes, identifiants)
• Triage intelligent des sinistres
  • feature engineering, scoring, contraintes de latence/SLA
• Détection de fraude, waste & abuse
  • scoring d’anomalies, incohérences, duplications, manipulations d’images

Vous êtes étudiant en Master 2 avec une spécialisation en data science, informatique, mathématiques appliquées, IA/Machine learning au sein d'une école d’ingénieur, université ou école de commerce. Vous recherchez un stage de fin d'études, de 6 mois à temps plein, à partir de février 2026.

Compétences techniques requises

• Bon niveau en Python et écosystème data : pandas, numpy, scikit-learn
• Bases en NLP et OCR : Prétraitement texte, tokenisation, embeddings
• Évaluation ML : précision, rappel, F1, AUC/ROC, PR, validation croisée
• Traitement de données : feature engineering, qualité des données, cohérence
• A l'aise avec les bonnes pratiques de développement : Git, organisation de repo, documentation, tests basiques, reproductibilité
• Capacité à concevoir des dashboards simples pour démontrer des résultats (Streamlit/Dash)
• Anglais courant requis (contexte international)

Soft skills :

• Communication claire et capacité de vulgarisation
• Rigueur, esprit d’analyse et sens du détail
• Curiosité, autonomie et esprit collaboratif

Si vous avez envie de participer à des projets innovants, rejoignez-nous !