Data Scientist - Analytics (H/F)

Vous souhaitez appliquer la data science et les LLM à des problématiques concrètes, pour des clients internationaux qui pilotent des risques complexes ?

Nous recrutons un(e) Data Scientist – Analytics. Vous serez rattaché(e) à l’équipe technique et travaillerez au quotidien pour l’équipe Exposure Management, aux côtés de nos experts métier. Votre rôle consiste à collecter, transformer, enrichir et analyser les données de nos clients, en vous appuyant largement sur l’IA et les LLM, pour qu’ils prennent leurs décisions sur des données fiables.

Vos missions / Your responsibilities

1. Data & analytics

• Gérer l’acquisition, l’ingestion, la transformation et l’enrichissement des données clients avec BigQuery, SQL et Python
• Identifier et réconcilier les éléments non reconnus dans nos bases : noms d’actifs, données géographiques, attributs spécifiques
• Automatiser les traitements récurrents et les contrôles qualité avec Python et Airflow
• Construire, mettre à jour et maintenir des bases de données volumineuses, et en éliminer les doublons et incohérences
• Faire évoluer les processus de gestion des données et les pipelines existants

2. IA, LLM & machine learning

• Développer et maintenir des pipelines LLM pour extraire, structurer et enrichir des données clients hétérogènes et peu structurées
• Concevoir et itérer sur les prompts, et mettre en place des jeux de test pour évaluer la qualité des sorties des LLM (précision, cohérence, coût)
• Contribuer aux algorithmes prédictifs et de matching, en combinant approches ML classiques et LLM : géospatial, résolution d’entités nommées, classification d’actifs
• Participer à la conception d’agents IA capables d’automatiser des tâches d’analyse et de contrôle qualité
• Évaluer la performance des modèles et préparer leur déploiement sur la plateforme
• Assurer une veille sur les nouveaux modèles et outils IA, et tester leur intérêt pour nos cas d’usage

3. Clients & insights

• Réaliser des analyses approfondies et en tirer des insights clairs et actionnables pour nos clients
• Produire des présentations et des contenus de recherche fondés sur les données
• Accompagner les clients dans l’utilisation optimale de la plateforme
• Mener des analyses en temps réel lors d’événements majeurs : crises géopolitiques, catastrophes naturelles, événements de marché

Pourquoi nous rejoindre ?

• Au coeur des événements mondiaux : soyez en première ligne lors des grands événements géopolitiques ou catastrophes, en menant des analyses en temps réel 🌍
• Exposition transversale : un rôle pivot qui vous donne un accès direct aux équipes tech, aux clients, au CEO/CTO et au produit, bien au-delà d’un stage classique 🔄
• Environnement hautement technique : Allphins compte une proportion élevée d’ingénieurs et de data scientists, vous progresserez rapidement au contact d’experts 🧠
• Environnement international : Rejoignez une équipe diversifiée et talentueuse 🌍
• Cadre de travail moderne : Situés au centre de Paris, dans un espace collaboratif WeWork 🏢
• Événements d’entreprise : Participez à des off-sites et renforcez les liens d’équipe 🎉

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English version:

Want to apply data science and LLMs to real-world problems for international clients managing complex risks?

We are hiring a Junior Data Scientist – Analytics. You will sit within the tech team and work day-to-day for the Exposure Management team, alongside specialists in reinsurance/insurance. Your role is to collect, transform, enrich and analyse client data, making extensive use of AI and LLMs, so our clients can base their decisions on reliable data.

Your responsibilities:

Data & analytics

• Manage acquisition, ingestion, transformation and enrichment of client data using BigQuery, SQL and Python
• Identify and reconcile unrecognised items in our databases: asset names, geographic data, specific attributes
• Automate recurring processing and quality checks using Python and Airflow
• Build, update and maintain large databases, and clean out duplicates and inconsistencies
• Improve existing data management processes and pipelines

AI, LLMs & machine learning

• Develop and maintain LLM pipelines to extract, structure and enrich heterogeneous, loosely structured client data
• Design and iterate on prompts, and build test sets to evaluate LLM output quality (accuracy, consistency, cost)
• Contribute to predictive and matching algorithms, combining classic ML and LLM approaches: geospatial, named entity resolution, asset classification
• Help design AI agents that automate analysis and quality-control tasks
• Assess model performance and prepare deployment on the platform
• Keep up with new AI models and tools, and test their relevance to our use cases

Clients & insights

• Run in-depth analyses and turn them into clear, actionable insights for clients
• Produce data-driven presentations and research content
• Help clients make the most of the platform
• Run real-time analysis during major events: geopolitical crises, natural catastrophes, market-moving incidents

Why Join Us?

• Live analysis: Be on the front lines during major geopolitical or catastrophe events, running real-time analysis that truly matters 🌍

• Cross-functional exposure: A pivotal role giving you access to tech teams, clients, CEO/CTO, and product, far beyond a typical internship 🔄

• Highly technical environment: Allphins has an unusually high ratio of engineers and data scientists, so you will grow fast working alongside experts 🧠

• International environment: Join a diverse and talented team 🌍

• Modern workspace: Located in central Paris, in a collaborative WeWork space 🏢

• *Company events: Join off-sites and team-building activities to strengthen bonds 🎉*Compétences techniques

• Très bonne maîtrise de Python et de SQL ; BigQuery est un plus

• Première expérience pratique des LLM (API, prompt engineering, extraction ou classification de données), dans un cadre académique, professionnel ou personnel

• Bases solides en machine learning et en NLP

• Connaissance des workflows data (extraction, transformation, automatisation) et expérience sur de larges volumes de données

• Aisance avec Excel

• Atouts appréciés : Airflow, frameworks LLM ou agents, évaluation de modèles, données géospatiales, connaissance de la (ré)assurance ou du secteur de l’énergie

Formation et savoir-être

• Diplôme d’école d’ingénieur
• Une première expérience significative en data (stage de fin d’études, alternance)
• Esprit analytique, rigueur et sens du détail, notamment pour challenger les résultats produits par l’IA
• Curiosité et goût pour l’investigation et la résolution de problèmes
• Capacité à expliquer des sujets complexes de façon claire et concise
• Intérêt pour l’InsurTech et usage régulier des outils d’IA, y compris des assistants de génération de code
• Français et Anglais courants

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English version:

Technical skills

• Strong Python and SQL skills; BigQuery is a plus
• Hands-on experience with LLMs (APIs, prompt engineering, data extraction or classification), whether academic, professional or personal
• Solid grounding in machine learning and NLP
• Familiarity with data workflows (extraction, transformation, automation) and experience with large datasets
• Comfortable with Excel
• Nice to have: Airflow, LLM or agent frameworks, model evaluation, geospatial data, knowledge of (re)insurance or the energy sector

Background and soft skills

• Engineering school degree
• A first meaningful experience in data (end-of-studies internship, work-study)
• Analytical mindset, rigour and attention to detail, including the ability to challenge AI-generated outputs
• Curious, with an investigative, problem-solving approach
• Able to explain complex topics clearly and concisely
• Interest in InsurTech and regular use of AI tools, including AI coding assistants
• Fluent French and English1. Appel RH / HR call

2. Entretien technique avec votre futur manager / Technical interview with your future manager
3. Entretien avec l’équipe Exposure Management / Interview with the Exposure Management team
4. Entretien final dans nos locaux avec nos cofondateurs et des membres de l’équipe / Final interview in our office with our cofounders and team members