Notre environnement de travail

Fière d'appartenir au Groupe AXA, une marque d'assurance internationale et un leader mondial des services financiers, la société AXA Assurances Luxembourg est un acteur majeur du secteur des assurances au Grand-Duché.

Nous aidons nos clients à traverser les petites et grandes difficultés de la vie. Chaque jour, nous agissons ensemble pour inventer la meilleure manière de les protéger et voulons donner à chacun les moyens de vivre une vie meilleure.

Chez AXA, nous sommes persuadés que pour bien prendre soin de nos clients, nous devons commencer par bien prendre soin de nos collaborateurs. C’est pour cette raison que nous menons une politique RH engagée qui favorise la diversité, qui préserve l’équilibre vie privée-vie professionnelle et accompagne le développement des compétences et des carrières.

Quelle que soit l'équipe que vous rejoignez au sein de notre organisation, certaines choses sont vraies pour nous tous : une culture forte fondée sur la confiance, le respect et où nous sommes bienveillants les uns avec les autres. Nous cherchons toujours à attirer des talents dans notre entreprise, tout en continuant à développer notre personnel existant.

Vos missions

Le Chief Data Officer (CDO) sera le référent unique pour la stratégie, la gouvernance et l’activation des données et de l’intelligence artificielle. Il/elle définira et exécutera la roadmap data et AI en alignement avec les objectifs de l’entreprise, renforcera la gouvernance des données, accompagnera le développement de nouveaux rapports et dashboards Power BI, et pilotera l’innovation AI, y compris les expérimentations et les pilotes.

Ci-dessous les principales missions :

Stratégie Data et IA

• Définir la vision data & IA, en cohérence avec la stratégie d’entreprise et les exigences du secteur Assurance.

• Développer et piloter la feuille de route data et la feuille de route IA, avec des jalons mesurables (OKR/KPIs).

• Assurer l’alignement entre les besoins métier, les initiatives Transformation et l’IT.

• Promouvoir une culture centrée sur la data et favoriser l’adoption par les métiers et l’IT.

Gouvernance des données et qualité

• Mettre en place et faire évoluer le cadre de gouvernance des données (politiques, standards, data owners, data stewards, catalogues, métadonnées).

• Identifier les data stewards et les data owners dans les équipes métiers ; définir et renforcer le cadre collaboratif de ces équipes ; assurer le suivi des responsabilités et des livrables.

• Assurer la conformité réglementaire (GDPR, protection des données sensibles, sécurité des données) et gérer les risques liés aux données.

• Développer et piloter des programmes de qualité des données et de gestion des données maîtresses.

Architecture, plate-forme et delivery

• Concevoir et faire évoluer l’architecture data (l’infrastructure, les data lake/warehouse, l’intégration, la qualité et la sécurité des données).

• Collaborer avec l’équipe IT et les développeurs pour délivrer des solutions data et BI conformes aux standards (les évolutions des plateformes, l’automatisation, DataOps).

• Garantir l’accès fiable et sécurisé aux données pour les usages analytiques et opérationnels, y compris les rapports Power BI.

Reporting et analytique (Power BI)

• Définir et déployer une roadmap de développement des rapports et dashboards Power BI, avec des standards de gouvernance et de storytelling.

• Garantir la pertinence, la traçabilité et l’évolutivité des rapports pour les métiers et la Direction.

• Encadrer le self-service BI tout en maintenant la cohérence et la sécurité des données.

IA, usages et innovation

• Définir la stratégie IA (cas d’usage, priorisation, ROI, risques) et maintenir une cartographie des opportunités.

• Identifier, prioriser et piloter les usages IA en collaboration avec les métiers (ex: le scoring, la détection de fraude, la tarification, la souscription, le service client, etc.).

• Identifier, évaluer et recommander les plateformes et outils IA/ML nécessaires (par exemple plateformes MLOps, solutions d’expérimentation, outils de data labelling, gestion des modèles, infrastructure IA, LLM, solutions de gouvernance et de sécurité, etc.) ; définir les critères de sélection, piloter le processus de sourcing et assurer l’intégration avec l’architecture existante.

• Concevoir et piloter des programmes d’expérimentation et de pilote (Proof of Concept, MVP) et assurer l’opérationnalisation des solutions retenues.

• Garantir une approche responsable de l’IA (éthique, biais, transparence, traçabilité, sécurité).

Relations et leadership transversal

• Travailler  en  étroite  collaboration  avec  le  chef  de  projet  Transformation,  l’équipe

Développement IT et les Data Stewards/Owners métiers.

• Favoriser la collaboration inter-équipes et développer les compétences data à l’échelle de

l’entreprise (formation, communication).

Votre profil

• Master ou équivalent en Data Science, Informatique, Mathématiques, Analytics, Informatique décisionnelle ou domaine connexe.

• Vous avez 10 années d’expérience pertinente dans la gestion des données, le domaine analytique et/ou l’intelligence artificielle, idéalement dans le domaine de l’assurance ou des services financiers.

• Expérience avérée dans la définition et la mise en œuvre des stratégies data et IA, dans la gouvernance des données, et la gestion de projets BI (Power BI) et IA à l’échelle.

• Connaissance du cadre réglementaire (GDPR, conformité des données, sécurité des données) et du management du risque dans le contexte Luxembourg/UE.

Compétences techniques et fonctionnelles

• Gouvernance des données, qualité des données, métadonnées, data catalogues, « data lineage ».

• Architecture data et gestion de plateformes (data lake/warehouse, pipelines d’ingestion,

  sécurité des données).

• BI et reporting avancé (Power BI) et capacité à définir une architecture de reporting standardisée.

• Compréhension de l’IA/ML, du cycle de vie des projets IA, expérimentation et mise en production (Prototype → Pilote → Production).

• Langues : Français et Anglais professionnels obligatoires.

Compétences personnelles et leadership

• Vision stratégique et capacité de traduction opérationnelle en actions concrètes.

• Excellentes capacités de communication et de storytelling avec les données ; capacité à influencer à haut niveau.

• Excellentes compétences relationnelles et de gestion du changement ; espritde collaboration et orientation résultats.

• Esprit d’initiative, proactivité, rigueur et sens du risque.

• Capacité à travailler en environnement multifonctions et à gérer des parties prenantes diverses.