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.

Sous la supervision du responsable de Model Analysis, vous intervenez principalement en appui du responsable de la validation P&C et vous contribuez également aux travaux transverses d’AI Assurance.

1.Validation des risques P&C - mission principale

Vous contribuez à la préparation, à l’exécution et à la documentation des travaux de validation indépendante des risques P&C du modèle interne de SCOR.

Vous analysez et vous examinez de manière critique les méthodologies, hypothèses, données, calibrations, résultats, limites et jugements d’experts utilisés pour la modélisation des risques P&C.

Vous réalisez des analyses quantitatives, des tests indépendants et des revues de sensibilité ou de matérialité afin d’étayer les conclusions de validation.

Vous contribuez à la rédaction des rapports de validation, à la formulation des constats et recommandations, ainsi qu’au suivi des plans d’action associés.

Vous participez aux cotés du responsable de la validation P&C à la coordination des travaux, la préparation des échanges avec les équipes propriétaires de modèles et la présentation des conclusions aux instances de gouvernance.

2.AI Assurance et gestion du risque de modèle - contribution transverse

Vous réalisez des revues indépendantes de scorecards et vous contribuez à la validation de modèles et systèmes d’intelligence artificielle, en formalisant les analyses et conclusions dans des livrables de validation.

Vous concevez, exécutez et documentez des campagnes de tests portant sur les champs, règles de gestion, workflows et calculs implémentés dans OpenPages pour l’inventaire des modèles et la conformité à l’EU AI Act.

Vous analysez et fiabilisez l’inventaire des modèles et systèmes d’IA, notamment la qualité des données, la cohérence des classifications, le suivi des anomalies et les plans de remédiation.

Vous contribuez aux échanges avec les équipes Tech & Data, Legal, Risk Management et métiers pour le recueil des besoins, le cadrage des évolutions, la priorisation et le suivi des actions.

Vous participez au développement et à l’amélioration d’assistants IA destinés aux équipes de Group Actuarial afin d’automatiser certaines tâches récurrentes et de faciliter l’accès à l’information.

Cette mission offre une exposition combinée à la validation actuarielle des risques P&C, à la gouvernance des modèles, à l’intelligence artificielle, à la réglementation européenne et à la transformation digitale, dans un environnement international.

Formation

Vous êtes diplômé(e) d’une école d’ingénieur, d’actuariat ou d'une formation universitaire équivalente, avec une 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.