Contexte et objectif

• Mise à jour de la tarification « Santé Groupe » pour le département Santé Groupe (Réf#S2_2026).
• Objectif : améliorer la pertinence tarifaire en examinant les modèles existants, en identifiant les écarts et redondances, et en définissant de nouveaux critères de regroupement pour les contrats.
• Durée du stage : 4 à 6 mois. Le projet vise à automatiser ou semi-automatiser la mise à jour des tarifs pour faciliter les itérations futures.

Missions principales

• Examiner les modèles tarifaires et de regroupement actuels, analyser leur robustesse et détecter les incohérences ou redondances.
• Définir et valider de nouveaux critères de segmentation/regroupement des contrats (variables pertinentes, règles de business, bornes tarifaires).
• Mettre en œuvre une méthodologie de mise à jour automatique ou semi-automatique des modèles et des tarifs (pipeline de recalibration, scripts d'actualisation).
• Tester et valider les modèles mis à jour pour assurer la fiabilité, la stabilité et la pertinence des résultats (backtesting, validation croisée, scénarios business).

Compétences requises / Profil recherché

• Profil : Ingénieur en statistiques ou formation équivalente (Réf#S2_2026).
• Solides connaissances en méthodes statistiques et en modélisation de données (régression, segmentation, scoring, etc.).
• Maîtrise d’outils d’analyse tels que R, Python, SAS ou équivalents.
• Capacité à interpréter et visualiser les données pour faciliter la prise de décision (dataviz, tableaux de bord).
• Qualités personnelles : rigueur, esprit analytique, autonomie et sens de la documentation pour assurer traçabilité et reproductibilité.

Méthodologie, livrables et critères de réussite

• Méthodologie proposée : audit des modèles existants → définition des nouveaux critères de regroupement → développement d’un prototype automatisé → tests et validation → documentation des règles.
• Livrables attendus : rapport d’audit, jeu de règles de regroupement validées, scripts/automatisation pour mise à jour des tarifs, jeux de tests et rapport de validation.
• Critères de réussite : modèles robustes et validés, processus reproductible et documenté, amélioration mesurable de la qualité tarifaire et cohérence business.

📧 Pour postuler: rh@zitounakaful.com