About this role
La Direction Actuariat Groupe est composée de trois pôles : Provisionnement Vie, Provisionnement Non-Vie et Analyse de Modèles.
Le pôle Analyse de Modèles a notamment pour mission la validation indépendante du modèle interne de SCOR utilisé pour le calcul du SCR du Groupe et des entités européennes, le développement du cadre de gestion du risque de modèles, ainsi que la coordination de certaines revues de calculs en formule standard. Il contribue au déploiement de méthodologies harmonisées d’évaluation et de gestion des risques au sein du Groupe.
Dans le contexte du développement des usages de l’intelligence artificielle, l’équipe renforce ses travaux de validation des modèles d’IA et l’intégration des risques spécifiques à l’IA dans le Model Risk Management Framework de SCOR.
- Solides bases en data science, machine learning, statistiques et méthodes quantitatives.
- Bonne maîtrise de Python et des bibliothèques usuelles d’analyse de données et de machine learning
- Une première expérience académique ou professionnelle portant sur le développement, l’évaluation ou la validation de modèles d’IA est appréciée.
- Intérêt pour la validation indépendante, la gouvernance de l’IA, l’explicabilité, les biais, la robustesse et le risque de modèles.
- Rigueur scientifique, esprit critique, autonomie, curiosité et capacité à documenter clairement les travaux réalisés.
- Bonnes capacités de communication et aptitude à présenter des analyses techniques à des interlocuteurs variés.
- Bon niveau d’anglais à l’écrit comme à l’oral.
Education requise
Élève en deuxième ou troisième année d’école d’ingénieurs (type ENSAE, ENSIMAG, Centrale, Telecom…), recherchant un stage de 6 mois.
Spécialisation ou forte orientation en data science, intelligence artificielle, machine learning, statistiques ou mathématiques appliquées.