Actuaire - P&C & AI Assurance

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.

Il a également pour mission d’assurer une veille actuarielle continue, 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.

Au sein de cette équipe, le poste porte principalement sur les activités de validation des risques P&C.

Il contribue également aux travaux transverses d’AI Assurance, de gestion du risque de modèle et de mise en conformité de SCOR avec l’EU AI Act.

Formation

- Vous êtes diplômé(e) d’une école d’ingénieur, d’actuariat ou d'une formation universitaire équivalente, avec u ne spécialisation en actuariat, statistiques, data science ou modélisation des risques .
- Une spécialisation ou une expérience en P&C et/ou en intelligence artificielle est un plus.

Expérience/Compétences

- Bonne compréhension des problématiques de modélisation des risques. Une première exposition aux risques P&C, à la tarification, au provisionnement ou au capital économique constitue un atout.

- Solides compétences en statistiques, analyse de données et modélisation, avec une approche rigoureuse de la résolution de problèmes.
- Bonne maîtrise de Python et de son écosystème Data Science (Pandas, NumPy, Scikit-Learn, etc.). Une expérience de R, SQL ou des outils de visualisation de données est un plus.
- Capacité à analyser, tester et challenger de manière critique des méthodologies, hypothèses, données et résultats de modèles, puis à documenter des conclusions claires et traçables.

- Connaissances en intelligence artificielle, machine learning et IA générative. Une familiarité avec les LLMs, le prompt engineering ou des outils tels que Microsoft Copilot, Azure AI ou OpenAI constitue un atout.

- Intérêt pour la validation indépendante, la gouvernance des modèles, le Model Risk Management et les exigences de l’EU AI Act.

- Excellentes capacités de communication, de synthèse et de vulgarisation pour interagir avec des interlocuteurs techniques et métiers.

- Autonomie, curiosité intellectuelle, esprit d’initiative et aptitude à travailler dans un environnement international et transverse.

- Très bon niveau d’anglais, à l’écrit comme à l’oral .