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Modélisateur CAT (H/F)

PARIS, 75
il y a 23 heures

Au sein du département Cellule CAT de la Direction Actuariat et Risques, vous viendrez renforcer l’équipe de modélisation CAT interne. Le poste s’inscrit directement dans les travaux liés au Modèle Interne Partiel (MIP) — Solvabilité 2, tant sur les aspects quantitatifs que méthodologiques.

Vos principales missions seront:

  • La contribution aux travaux de modélisation des risques CAT internes et le développement des outils de modélisation avec une focalisation sur les besoins du MIP (calibration, analyses de sensibilité, production d’indicateurs);

  • La participation à la constitution, à l’enrichissement et à la qualification du portefeuille CAT interne (mise à jour des expositions, qualité de la donnée), en lien avec les exigences réglementaires Solvabilité 2;

  • L’appui aux exercices réglementaires tels que les calculs SCR et la documentation méthodologique

  • La contribution aux activités de R&D et d’industrialisation des modèles CAT internes dans une logique d’appropriation progressive des enjeux du MIP;

  • Participation à la tarification des traités CAT durant les renouvellements.

Ce poste offre une exposition directe à un projet structurant et stratégique pour Arundo Re avec une montée en compétence progressive sur les exigences du cadre Solvabilité 2.

Formation supérieure de niveau doctorat, master ou école d’ingénieur, avec spécialisation en actuariat, finance quantitative, mathématiques appliquées, modélisation des risques ou disciplines connexesUne connaissance des modèles CAT et/ou du cadre Solvabilité 2 constitue un atoutUne appétence pour les problématiques de modèle interne, validation, gouvernance et documentation réglementaire sera particulièrement appréciéeProfil junior disposant idéalement d’une première expérience en modélisation CAT ou en modélisation des risquesIntérêt marqué pour les problématiques de modèle interne, de réglementation prudentielle et de risques extrêmesMaîtrise du développement en Python, ainsi que des outils de data science et de modélisation statistiqueBonne capacité à formaliser, analyser et documenter des travaux quantitatifs dans un cadre réglementéBon niveau d’anglais, notamment pour la lecture de documentation technique et les échanges avec des partenairesRigueur, esprit d’analyse, autonomie progressive et goût pour le travail en environnement transversal #J-18808-Ljbffr
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Arundo Re
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