Offer summary
Qualifications:
Engineering student in gap year or final internship, Knowledge of Python programming required.Key responsabilities:
- Design and develop explainable AI solutions
- Enhance prediction models for business failure
Making trade happen (Ensemble, faisons bouger le commerce)
Coface, ce sont 4 700 Happeners de 75 nationalités et basés dans 57 pays qui partagent une culture d’entreprise en prise directe avec le monde. Nous collaborons autour d’un objectif commun : faciliter les échanges commerciaux dans le monde et renforcer notre position parmi les leaders de l’assurance-crédit.
75 ans d’expérience ont permis à Coface d’être un leader dans l’assurance-crédit et la gestion des risques, et de développer d’autres services à valeur ajoutée tels que l’affacturage, le recouvrement, l’assurance Single Risk, la caution et les services d’information.
Notre dimension internationale, notre structure à taille humaine, et notre présence au cœur de l’économie offrent une expérience de travail enrichissante d’un point de vue relationnel, professionnel et culturel.
Chaque jour, nos équipes font bouger le commerce. Rejoignez-nous !
Rattaché à la Direction de la Stratégie et du Développement, le Data Lab regroupe des compétences de Data Science et de Software engineering pour concevoir, développer et déployer des solutions opérationnelles améliorant les processus, les produits et les services de l’entreprise.
Les cas d’utilisation de data science sont variés avec des mises en œuvres concrètes dans les outils internes et les applications clientes, par exemple :
MISSIONS :
Explanable AI : concenvoir et développer les solutions d’explication de modèles de prédiction des défaillances d’entreprises
La démonstration de la performance statistique ne suffit pas : l’explication des prédictions est un levier indispensable pour créer la confiance et permettre l’adoption des technologies de Machine Learning.
L’équipe DataLab construit les scores de défaillance qui sont déterminants dans la gestion des risques de crédit. Ces scores sont aussi la principale propositon de valeur pour la vente d’information aux entreprises.
Dans le cadre de notre plan stratégique, nous développons des solutions d’explication des scores pour les usages internes et les clients externes.
Ce stage est l’occasion d’approfondir les connaissances sur les techniques d’explicabilité des modèles, et de construire des solutions opérationnelles.
Nous sommes à la recherche d'un élève ingénieur en césure ou en stage de fin d'études.
Des connaissances en programmation Python sont requises.
Vous vous reconnaissez dans cette description ? … n'hésitez plus, postulez et rencontrons-nous !
- Télétravail régulier possible
- Indemnité télétravail
- Remboursement de 50% des titres de transport
- Tickets restaurant
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ETH juniors
AUTODOC
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