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Analyse de modèles stagiaire

Paris
Stage
Scor
Publiée le 21 octobre
Description de l'offre

La Direction Actuariat Groupe est composée de trois pôles : Provisionnement Vie, Provisionnement Non-Vie et Analyse de Modèle.

Le pôle Analyse de Modèle a pour mission principale la validation indépendante du modèle interne de SCOR utilisé pour le calcul du SCR du Groupe et des entités européennes, le développement de la gestion du risque de modèles à SCOR incluant la validation de ces modèles et la coordination de la revue des calculs de SCR en formule standard pour certaines entités européennes. Il a également pour mission d’assurer une veille actuarielle et réglementaire continues, de mener des études permettant l’implémentation dans le Groupe des nouvelles méthodologies ou normes réglementaires, de mettre en œuvre des méthodes et procédures normalisées d’évaluation et gestion des risques pour l’ensemble du Groupe.


Responsibilities:

Sous l’autorité du Responsable de la validation des risques de marché et financiers, vous avez la responsabilité de :

1. Participer à la revue et validation des changements de modèle implémentés sur ce scope (Valorisation des actifs et produits dérivés, générateur de scenarios aléatoires)

2. Participations aux études de revue des approches méthodologiques de l'année.
3. Amélioration (industrialisation et optimisation) des outils de tests (sensibilité, cohérence) implémentés sous R ou Python.

4. Documentation des tests réalisés et rédaction du rapport de validation.

5. Participer à la validation des risques vie – notamment Critical Illness

6. Participer aux travaux de revue de l’implémentation (R/Python) de calibration et d’implémentation dans le modèle interne

7. Proposer et participer aux tests pour s’assurer de la cohérence du modèle

8. Redaction de mémo documentant l’ensemble des travaux


Qualifications:

Required experience & competencies

9. Curiosité intellectuelle et proactivité sont de sérieux atouts

10. Vous appréciez le travail en équipe et disposez d’un bon relationnel.

11. Bonne connaissance de R et Python.

12. Très bon niveau en anglais et en français.

Required Education

13. L3/M1 d’une école d’actuariat ou d’une école d’ingénieur avec une spécialisation en mathématiques financières ou en statistiques/probabilités – Sans sujet de mémoire donc.

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