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Consultant(e) actuaire alm & modélisation

Paris
Optimind
Actuaire
Publiée le 29 juin
Description de l'offre

Consultant(e) Actuaire ALM & Modélisation, Paris

En tant que Consultant(e) ALM & Modélisation, au sein d’une équipe dédiée aux sujets liés à la gestion d’actifs, à la performance financière et à la gestion actif-passif, vous interviendrez principalement sur les missions suivantes :

* Contribution à la modélisation actif-passif ;
* Contribution aux études d’allocation stratégiques d’actifs ;
* Audit des placements et des politiques d’investissement, de gestion d’actif-passif et de liquidité ;
* Calculs de SCR de marché.

Votre trajectoire de carrière
En rejoignant Optimind, vous aurez l’opportunité de développer un set de compétences et d’évoluer dans un environnement agile avec un fort esprit start-up vous permettant de développer les dimensions suivantes : leadership, métier, expertises. Au sein de nos Expertise Centers, vous contribuerez à nos réflexions de pointe et grâce aux missions variées auxquelles vous participerez, vous pourrez renforcer vos compétences, en acquérir de nouvelles et progresser ainsi au sein d’Optimind.

* Vous êtes diplômé(e) d'une école d'actuariat, d'ingénieur, scientifique ou de formation BAC +5 en mathématiques, statistiques ;
* Vous justifiez d’une expérience professionnelle de 2 à 7 ans au sein d’une société de conseil ou d’une direction Actuariat/Risk/ALM d’une société d’assurance ;
* Vous maîtrisez les outils statistiques de type R et SAS et idéalement Moses ou Prophet ;
* Vous avez un excellent sens du relationnel et appréciez le travail en équipe ;
* Force de proposition, vous savez être autonome et rigoureux(se) dans votre travail.
* Optimind est labellisée Happy@Work et handi-engagée ;
* Un plan de formation soft skills adapté à chaque collaborateur ;
* Une politique RSE exigeante : label Ecovadis, Pacte mondial des Nations-Unies depuis 2010 ;
* Moments de convivialités ;
* La fondation Optimind soutient d'importants projets d’intérêt général et organise le Prix des Sciences du risque.
#J-18808-Ljbffr

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