Amundi – Data Scientist H/F

Vos missions principales

Intégré(e) à une équipe multidisciplinaire et en interaction avec les différents départements de l’entreprise, vous serez responsable des missions suivantes :

– Collecter, structurer et analyser les données issues des interactions clients (e.g., CRM, canaux digitaux, centre d’appels) pour fournir des insights exploitables et améliorer les processus de gestion bénéficiaires
– Développer des algorithmes d’optimisation visant à réduire les délais de réponse et à améliorer la gestion des flux de demandes, contribuant ainsi à une efficacité opérationnelle
– Mesurer et suivre les indicateurs clés de performance (KPI) tels que le NPS, les taux de résolution et les délais moyens, afin de piloter l’amélioration continue de la performance stratégique et opérationnelle
– Créer des tableaux de bord et des outils de reporting interactifs pour faciliter la prise de décision des équipes opérationnelles et garantir une visibilité en temps réel sur les performances

– Utiliser et maîtriser un environnement technologique avancé, comprenant :

• ALTO Studio, outil interne de Business Intelligence pour les analyses et le reporting.
• Genesys, solution pour la gestion des flux du call center et des données associées
• Langages de programmation (e.g., Python, R, SQL)
• Outils de data visualisation (e.g., Tableau, Power BI)
• Infrastructure cloud (e.g., AWS, Azure) et data lake pour les projets à grande échelle

– Utiliser et exploiter des algorithmes déjà développés et des projets d’intelligence artificielle pour accélérer l’analyse et les prises de décision, tout en adaptant ces solutions aux besoins spécifiques des bénéficiaires
– Participer aux contrôles et analyses des erreurs des modules IA
– Présenter des recommandations claires et exploitables aux parties prenantes non techniques
– Participer activement à des projets transversaux en collaborant étroitement avec les équipes produit, IT et marketing, afin d’aligner les initiatives data aux priorités stratégiques
– Contribuer à la veille technologique et intégrer les meilleures pratiques en matière de data science appliquée aux services clients, renforçant ainsi l’innovation et la compétitivité de l’entreprise
– Participer à la conception, au développement et à l’amélioration continue des outils de collecte et d’analyse de données (e.g., CRM, data lake, IA), en veillant à leur efficacité et leur scalabilité
– Appliquer et respecter les règlementations relatives à l’utilisation des données personnelles (e.g., RGPD, AI Act) dans toutes les activités, garantissant la conformité légale et la confiance des bénéficiaires
– Contribuer aux autres projets de l’entreprise en apportant une expertise data, enrichissant ainsi les initiatives stratégiques avec des perspectives analytiques et opérationnelles

– Concevoir des modèles prédictifs pour anticiper les besoins et comportements des bénéficiaires, permettant d’améliorer la personnalisation des interactions et d’augmenter la satisfaction client

– Mettre en œuvre des analyses avancées (e.g., segmentation, scoring) afin de développer des solutions sur mesure répondant aux attentes spécifiques des différentes typologies de bénéficiaires

– Identifier des opportunités de valeur ajoutée dans les parcours clients en analysant les points de friction et en proposant des optimisations stratégiques qui augmentent la fidélité et l’engagement

Diplôme : Bac+5 ou équivalent avec une spécialisation en data science, ingénierie ou une formation similaire, idéalement complétée par une formation en commerce/marketing de type école de commerce

Compétences techniques :

Maîtrise des technologies informatiques et des outils de gestion de données

Expérience démontrée ou capacité à mettre en œuvre des outils d’intelligence artificielle pour des analyses de données avancées

Expertise dans le langage de programmation Python pour le développement et la modélisation

Connaissances sectorielles : Une connaissance de l’épargne salariale, de la retraite ou du secteur financier est un plus significatif

EXPERIENCE :

Première expérience significative en data : Analyse, ciblage, gestion et optimisation de campagnes, idéalement dans un environnement lié aux services financiers ou à l’épargne

Une connaissance des spécificités du secteur de l’épargne salariale et retraite est fortement valorisée