Emploi

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DESCRIPTION DU POSTE

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PROFIL

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Référence

2019-266 [/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]

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À PROPOS DE LA MAIF

[/vc_column_text][vc_column_text]La MAIF est un acteur majeur de l'assurance des personnes et biens en France. Elle défend une autre idée de l'économie, propose une gamme innovante de produits et services, et, place l'humain au cœur de son organisation. La qualité de sa relation client est d'ailleurs reconnue consécutivement depuis 15 ans.Travailler à la MAIF, c'est comprendre et partager les valeurs qu'elle porte. C'est évoluer dans un environnement où vous pouvez entreprendre, proposer et oser pour votre réussite personnelle, la satisfaction de nos sociétaires, ainsi que la performance de l'entreprise.Rejoignez-nous. La MAIF recrute et sait d'expérience qu'on a tout à gagner à se faire confiance. MAIF porte au quotidien la diversité et l'égalité des chances.[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row][vc_row][vc_column][vc_empty_space][vc_column_text]

DESCRIPTION DU POSTE

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PROFIL

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Diplômé(e) d'un Bac+5 en école d’ingénieur ou équivalent universitaire, vous justifiez d’une expérience de 3 ans minimum en data science (supervisé comme non supervisé) et vous avez déjà mis en production des modèles.
Vous avez acquis une solide expérience sur l'analyse de données textuelles et vous avez mené à bien des sujets de classification de texte.

Idéalement, vous avez mis en œuvre des techniques de résumé automatique de texte et participé à des concours type « kaggle » ou « Meilleur Data Scientist de France ».
Vous avez déjà travaillé dans des organisations en mode agile. A défaut, vous avez les qualités requises qui vous permettront de réussir dans cet environnement.
Vous maitrisez l'anglais (ou vous avez trouvé un algo qui vous traduit tout!).
Vous êtes sensible aux aspects éthiques et protection des données.
Votre contribution à la communauté open source serait un plus.

Langages :

Python (Pandas, Sklearn, gensim, Nltk, Keras), PySpark, SQL, R, ...
Algo & Techniques:  Embedding (Glove, Fasttext, ... ), Text Summarization,
Machine Learning, Deep Learning, NLP, idéalement Graph, TimeSeries, Images
Connaissance de Hadoop & Spark

Autonomie, organisation, curiosité, pédagogie et capacité de synthèse sont également des compétences attendues sur le poste. 

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RÉFÉRENCE

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2020-311  

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ABOUT

JOB DESCRIPTION

• After choosing the topic of your choice, review the state-of-the-art and propose a way to improve it or adapt it to Hyperlex's needs
• Implement these new models and evaluate your ideas on both public dataset and Hyperlex's dataset
• Push your work from idea to production and monitor how it impacts clients
• Interact with the Product team and/or the client to solve real business problems

• Clauses generation applied to legal documents: from text summarization to text generation (GPT2)
• Named Entity Recognition on noisy user-generated data
• Anomaly detection in legal documents

Why you should apply?

• It's the perfect timing to join Hyperlex in terms of growth
• We have a strong Machine Learning team that will help you learn on multiple topics
• We are an amazing team of 20+ people trying to disrupt the legaltech scene

• Automatic extraction of tabular data in legal documents (object detection)

• Graph Convolutional Network to extract entities and clauses

PREFERRED EXPERIENCE

• Student from a major engineering school or equivalent master's degree
• You have advanced technical skills in Applied Mathematics (Machine Learning / Optimization)
• Your are fluent with Python and can write quality code

• Previous internship in Machine Learning is a big plus
• You have some experience with one of these libraries: tensorflow, PyTorch, Keras, spaCy
• You like reading research papers and implement state-of-the-art models

PROCESS DE RECRUTEMENT

1. Vous nous envoyez votre CV ou lien linkedin ainsi que des exemples de réalisations ou de code (github, bitbucket) si vous en avez.
2. Nous vous appelons pour faire connaissance.
3. Si vous n'avez aucune réalisation en ligne, nous vous demandons d'effectuer quelques petits exercices techniques chez vous pour évaluer vos connaissances.
4. Vous rencontrez l'équipe (2 interviews). Et puis c'est bon !

RECRUITMENT PROCESS

1. Apply here by sending us your CV, a link to your github is also appreciated
2. Phone interview
3. Onsite technical test
4. Meet with the team

ADDITIONAL INFORMATION