Contexte de la missionDans le cadre du déploiement d'une nouvelle solution de gestion de la réassurance, notre client recherche un Actuaire Épargne / Réassurance afin d'accompagner ses équipes sur le paramétrage de l'outil, les études actuarielles et les travaux de production multinormes. La mission s'articule autour de trois axes principaux : La mise en œuvre et le paramétrage d'une solution de réassurance La contribution aux études actuarielles et à l'évolution des modèles de projection L'assistance opérationnelle lors des arrêtés de production Vos principales missions1. Paramétrage de la solution de réassuranceRéaliser le paramétrage fonctionnel et technique de la solution pour les différents traités de réassurance du périmètre Automatiser les processus métiers, notamment la génération et la constitution des comptes de réassurance liés aux cessions Fiabiliser les données d'entrée et de sortie Définir et mettre en place des contrôles de cohérence Identifier les besoins non couverts par le standard de la solution Rédiger les spécifications fonctionnelles relatives aux évolutions attendues Participer à l'analyse des flux financiers et des cash-flows de réassurance 2. Études actuarielles et modélisationContribuer aux études d'impact liées aux évolutions des modèles et des fonctionnalités Analyser les conséquences de changements d'hypothèses actuarielles Participer aux travaux de modélisation, d'extraction et d'analyse de données Réaliser des analyses liées aux provisions, aux risques et à la rentabilité Produire les études et analyses nécessaires aux différentes instances de gouvernance, notamment celles liées au provisionnement Contribuer à l'amélioration continue des outils et des processus actuariels 3. Assistance aux travaux de productionApporter un soutien opérationnel aux équipes lors des périodes d'arrêtés Participer aux travaux de production en normes Solvabilité II et IFRS 17 Contribuer au calcul des provisions techniques et des principaux indicateurs de risques Intervenir sur les calculs de BEL, Risk Margin, SCR et CSM Réaliser les contrôles de premier niveau Effectuer les rapprochements et réconciliations de données Analyser les variations entre les différents arrêtés Sécuriser les livrables dans le respect de calendriers de production contraints Profil recherchéFormation supérieure de niveau Bac+5 en actuariat, statistiques ou mathématiques financières Une qualification reconnue en actuariat constitue un atout Expérience professionnelle confirmée d'au moins 3 à 5 ans sur des fonctions actuarielles Solide connaissance des produits d'épargne Bonne maîtrise des environnements Solvabilité II et IFRS 17 Expérience en calcul de provisions techniques et en production actuarielle Expérience dans le paramétrage d'un outil actuariel, de modélisation ou de réassurance Bonne compréhension des mécanismes de réassurance et des calculs associés Maîtrise de l'analyse de données et des cash-flows Forte appétence pour les outils informatiques et l'automatisation des processus Compétences attenduesCapacité à s'intégrer rapidement au sein d'une équipe Autonomie dans la gestion des travaux et des livrables Rigueur et capacité à respecter des échéances de production exigeantes Capacité à analyser et à fiabiliser des données complexes Aptitude à vulgariser des concepts actuariels Excellentes qualités rédactionnelles, notamment pour la formalisation de spécifications fonctionnelles Esprit d'analyse, sens du résultat et force de proposition Les atouts pour réussir la missionUne expérience concrète sur les sujets suivants sera particulièrement appréciée : Paramétrage d'une solution dédiée à la réassurance Automatisation des comptes de réassurance Analyse des traités et des cessions Production actuarielle sur un périmètre Épargne Travaux d'inventaire multinormes Modélisation et analyse de cash-flows Participation à des arrêtés IFRS 17 et Solvabilité II
URGENT Merci de contacter Sumi Delplanque via LinkedIn Rattaché·e au département Data, RO & IA, vous rejoignez une équipe de 8 personnes travaillant sur la gestion des recettes. Votre mission : Développer et améliorer les moteurs de prédiction utilisés pour anticiper la demande, la capacité et la volonté de payer. Vous interviendrez aussi ponctuellement sur des projets exploratoires côté digital et opérations, notamment en vision par ordinateur. C'est une mission qui mêle rigueur analytique et exploration - 60% d'innovation, 40% de continuité - avec un vrai terrain de jeu pour quelqu'un qui aime creuser un problème métier autant qu'un modèle mathématique. Compétences recherchées Techniques et fonctionnelles Maîtrise du Machine Learning, en particulier appliqué aux séries temporelles (Time Series) Fort intérêt pour la modélisation mathématique et les statistiques bayésiennes Maîtrise de Python Compréhension d'un environnement cloud, idéalement GCP Connaissances en gestion des recettes : un vrai plus, pas un prérequis Soft skills Bonnes capacités de communication et d'apprentissage Rigueur et autonomie - ce sont d'ailleurs les points différenciants attendus sur ce poste Le challengeS'approprier un nouveau domaine métier (la gestion des recettes) et transformer cette compréhension en modèles de prédiction concrets et exploitables par les équipes business.
Mettre en en œuvre des outils, techniques et méthodes statistiques complexes pour permettre d'organiser, synthétiser et traduire efficacement des données métiers. Apporter un appui analytique à la conduite d'exploration et à l'analyse de données métiers complexes permettant de fournir des indicateurs concrets. Identifier à partir des exigences métiers les données les plus intéressantes et pertinentes Dégager des logiques de génération d'indicateurs pour les métiers Concevoir les tableaux de bord nécessaires à la restitution des différents indicateurs sous la forme de Data visualisation. Entrants : Normes et standards d'architecture d'entreprise Plan d'occupation des sols (POS) et cartographies SI Exigences métiers Cartographie des données Livrables : Présentation de l'activité métier sous forme · D'indicateurs de performance · De tableaux de bord
Mettre en en œuvre des outils, techniques et méthodes statistiques complexes pour permettre d'organiser, synthétiser et traduire efficacement des données métiers. Apporter un appui analytique à la conduite d'exploration et à l'analyse de données métiers complexes permettant de fournir des indicateurs concrets. Identifier à partir des exigences métiers les données les plus intéressantes et pertinentes Dégager des logiques de génération d'indicateurs pour les métiers Concevoir les tableaux de bord nécessaires à la restitution des différents indicateurs sous la forme de Data visualisation. Entrants : Normes et standards d'architecture d'entreprise Plan d'occupation des sols (POS) et cartographies SI Exigences métiers Cartographie des données Livrables : Présentation de l'activité métier sous forme · D'indicateurs de performance · De tableaux de bord
Mettre en en œuvre des outils, techniques et méthodes statistiques complexes pour permettre d'organiser, synthétiser et traduire efficacement des données métiers. Apporter un appui analytique à la conduite d'exploration et à l'analyse de données métiers complexes permettant de fournir des indicateurs concrets. Identifier à partir des exigences métiers les données les plus intéressantes et pertinentes Dégager des logiques de génération d'indicateurs pour les métiers Concevoir les tableaux de bord nécessaires à la restitution des différents indicateurs sous la forme de Data visualisation. Entrants : Normes et standards d'architecture d'entreprise Plan d'occupation des sols (POS) et cartographies SI Exigences métiers Cartographie des données Livrables : Présentation de l'activité métier sous forme · D'indicateurs de performance · De tableaux de bord
Nous recherchons un Data Scientist H/F pour concevoir, expérimenter et évaluer des modèles de machine learning et d'intelligence artificielle répondant à des enjeux métiers concrets. Vos principales missions seront les suivantes : Analyser les besoins métiers, les données disponibles et les critères de succès des cas d'usage. Réaliser les analyses exploratoires et le profiling des données. Préparer, nettoyer et enrichir les données afin de constituer les jeux d'entraînement, de validation et de test. Mettre en œuvre des techniques de feature engineering et de sélection de variables. Développer des modèles statistiques, de machine learning et de deep learning. Concevoir et évaluer des modèles supervisés, non supervisés, NLP et séries temporelles. Adapter ou spécialiser des modèles pré-entraînés via des approches de fine-tuning, LoRA, PEFT ou prompt-tuning. Évaluer les modèles à travers des métriques métier et techniques : performance, robustesse, biais, dérive et explicabilité. Réaliser des expérimentations, comparer différentes approches et optimiser les performances des modèles. Produire les visualisations, rapports d'analyse et recommandations nécessaires à la prise de décision. Collaborer avec les équipes IA Engineering et MLOps afin de préparer l'industrialisation des modèles. Veiller à la conformité des traitements avec les exigences réglementaires, notamment le RGPD et l'AI Act.
Nous recherchons un Data Scientist H/F pour concevoir, expérimenter et évaluer des modèles de machine learning et d'intelligence artificielle répondant à des enjeux métiers concrets. Vos principales missions seront les suivantes : Analyser les besoins métiers, les données disponibles et les critères de succès des cas d'usage. Réaliser les analyses exploratoires et le profiling des données. Préparer, nettoyer et enrichir les données afin de constituer les jeux d'entraînement, de validation et de test. Mettre en œuvre des techniques de feature engineering et de sélection de variables. Développer des modèles statistiques, de machine learning et de deep learning. Concevoir et évaluer des modèles supervisés, non supervisés, NLP et séries temporelles. Adapter ou spécialiser des modèles pré-entraînés via des approches de fine-tuning, LoRA, PEFT ou prompt-tuning. Évaluer les modèles à travers des métriques métier et techniques : performance, robustesse, biais, dérive et explicabilité. Réaliser des expérimentations, comparer différentes approches et optimiser les performances des modèles. Produire les visualisations, rapports d'analyse et recommandations nécessaires à la prise de décision. Collaborer avec les équipes IA Engineering et MLOps afin de préparer l'industrialisation des modèles. Veiller à la conformité des traitements avec les exigences réglementaires, notamment le RGPD et l'AI Act.
Nous recherchons un Data Scientist H/F pour concevoir, expérimenter et évaluer des modèles de machine learning et d'intelligence artificielle répondant à des enjeux métiers concrets. Vos principales missions seront les suivantes : Analyser les besoins métiers, les données disponibles et les critères de succès des cas d'usage. Réaliser les analyses exploratoires et le profiling des données. Préparer, nettoyer et enrichir les données afin de constituer les jeux d'entraînement, de validation et de test. Mettre en œuvre des techniques de feature engineering et de sélection de variables. Développer des modèles statistiques, de machine learning et de deep learning. Concevoir et évaluer des modèles supervisés, non supervisés, NLP et séries temporelles. Adapter ou spécialiser des modèles pré-entraînés via des approches de fine-tuning, LoRA, PEFT ou prompt-tuning. Évaluer les modèles à travers des métriques métier et techniques : performance, robustesse, biais, dérive et explicabilité. Réaliser des expérimentations, comparer différentes approches et optimiser les performances des modèles. Produire les visualisations, rapports d'analyse et recommandations nécessaires à la prise de décision. Collaborer avec les équipes IA Engineering et MLOps afin de préparer l'industrialisation des modèles. Veiller à la conformité des traitements avec les exigences réglementaires, notamment le RGPD et l'AI Act.
Pour un établissement bancaire international, nous recherchons un consultant indépendant senior spécialisé en IFRS 9 et validation des modèles de Expected Credit Loss (ECL). La mission vise à accompagner la banque dans la justification, la validation et le backtesting d'un modèle ECL Groupe utilisé pour un portefeuille Corporate, pour lequel certains paramètres détaillés et composants méthodologiques ne sont pas directement accessibles à l'entité locale. Le consultant sera notamment amené à : évaluer le cadre ECL existant et identifier ses principales limites ; évaluer la pertinence et l'adéquation du modèle pour le portefeuille Corporate concerné ; revoir les principaux composants ECL, notamment PD, LGD, EAD, CCF, staging, SICR, scénarios macroéconomiques forward-looking et management overlays ; définir et réaliser le backtesting des résultats PD, LGD, EAD et ECL ; comparer les estimations du modèle avec les défauts, recouvrements et pertes réalisés observés ; concevoir et réaliser des tests de sensibilité, de stabilité et de cohérence ; développer des approches challenger indépendantes afin d'évaluer le caractère raisonnable des résultats du modèle Groupe ; utiliser, lorsque pertinent, des données externes telles que les notations externes, les statistiques de défaut, les spreads CDS, les spreads obligataires, les prix du marché secondaire des prêts syndiqués et les informations financières des emprunteurs ; évaluer la représentativité de la population de développement du modèle par rapport au portefeuille européen ; proposer des ajustements documentés ou des management overlays lorsque nécessaire ; contribuer à la définition d'un cadre local durable de validation et de gouvernance du modèle ; préparer la documentation nécessaire aux échanges avec les fonctions de contrôle, les auditeurs et les autorités de supervision ; contribuer à un plan de remédiation réglementaire visant à démontrer la robustesse du cadre ECL et à répondre aux constats de supervision existants. Le consultant doit disposer d'une expérience significative en risque de crédit bancaire, IFRS 9 et validation de modèles, idéalement sur des portefeuilles Corporate ou Large Corporate. Une expérience préalable dans la validation de modèles Groupe, de modèles fournisseurs ou de modèles partiellement en « boîte noire », ainsi qu'une bonne compréhension des attentes prudentielles bancaires européennes, serait fortement appréciée.
Missions principalesData Science & AnalyticsConcevoir et développer des modèles analytiques avancés. Construire des algorithmes prédictifs et prescriptifs. Réaliser des analyses exploratoires sur des volumes importants de données. Identifier des leviers d'optimisation des opérations logistiques. Développer des modèles de prévision des volumes, de la charge entrepôt et de la performance transport. Data Warehouse & Data EngineeringExploiter et enrichir le Data Warehouse Snowflake. Structurer, nettoyer et transformer les données issues de différentes sources. Participer à l'amélioration de la qualité des données. Concevoir et optimiser les modèles de données analytiques. Business IntelligenceParticiper à la conception des tableaux de bord Power BI. Produire des KPI et indicateurs métier. Accompagner les directions Supply Chain et Opérations dans l'exploitation de la donnée. Construire des reportings stratégiques et opérationnels. Intégration des données métierExploiter les données provenant des systèmes : SAP WMS TMS Applications métiers logistiques Comprendre les flux opérationnels : Réception Préparation de commandes Stockage Expédition Transport Cas d'usage attendusPrévision d'activité entrepôt. Forecast des volumes logistiques. Optimisation des stocks. Analyse des performances opérationnelles. Détection d'anomalies sur les flux. Analyse de la productivité des sites. Aide à la décision Supply Chain. Construction d'indicateurs de pilotage groupe. Environnement TechniqueData PlatformSnowflake SQL avancé Data Warehouse Data Lake Data SciencePython Pandas NumPy Scikit-Learn Matplotlib Jupyter Notebook Business IntelligencePower BI DAX Power Query ERP & Applications MétiersSAP WMS TMS Solutions logistiques diverses Cloud & Data EngineeringAzure (apprécié) ETL / ELT APIs Modélisation de données Profil recherchéBac+5 Informatique, Data Science, Statistiques ou équivalent. Minimum 5 ans d'expérience en Data Science. Solide expertise Snowflake. Très bonne maîtrise de SQL. Excellente maîtrise de Python. Expérience significative sur Power BI. Expérience dans la gestion de grands volumes de données. Bonne compréhension des flux Supply Chain et logistiques. Pourquoi rejoindre cette mission ? Participation à la transformation Data d'un acteur majeur de la logistique. Projets à fort impact métier. Données volumineuses et complexes. Environnement moderne autour de Snowflake et Power BI. Collaboration avec les équipes Data, Supply Chain et Direction.
PROFIL RECHERCHE''''''''''L'équipe MOE Echanges Interbancaires de Gros montants et Trésorerie (EIGT) du domaine Systèmes Interbancaires (SIB) a la responsabilité des évolutions MOE (Maîtrise d'œuvre), de la maintenance adaptative et corrective des applications suivantes : • Système européen d'échanges d'opérations de gros montants et de règlement entre banques (TARGET 2) • Echanges de virement internationaux (Correspondant Banking) et de mandats UPU • Système d'échanges international de messages financiers (SWIFT) • Pilotage de la position Euro (GFF), bouclage de production et statistiques associées sur virements de gros montants (Avesta) • Observatoire des risques bancaires (ORB)Piloter les travaux de la structure : c'est être responsable des travaux MOE relatifs aux applications SWIFT et porter l'engagement de la DSIBA en coût, délais et qualité Être garant de la QS MOE : c'est garantir que les applications livrées en production sont conformes aux exigences techniques et/ou fonctionnelles et qu'elles n'introduisent pas de régressions sur l'existant Les activités de prestation : En collaboration étroite avec le responsable de domaine et les responsables fonctionnels du domaine Interbancaire, l'intégrateur SWIFT (qui est une fonction MOE) aura en charge les activités suivantes : Analyse du besoin en relation avec le RPMOE (Responsable du Projet MOE) Maintien du niveau de qualité de service exigé par la maîtrise d'ouvrage Intégration, développement des interfaces et maintien des applications existantes. Elaboration des jeux d'essais MOE (recettes d'intégration MOE) et mise à jour de la documentation associée aux tests et recettes MOE Déroulement des recettes techniques et fonctionnelles en liaison avec la maîtrise d'ouvrage Contrôle qualité MOE des applications livrée en exploitation Analyse MOE des incidents éventuels, élaboration de scénarios MOE de reprise et mise en œuvre des actions MOE d'éradication Diffusion et utilisation des outils, méthodes et standards informatiques préconisées à la DSIBA Sélection des composants MOE nécessaires à la solution, spécification MOE des adaptations, paramétrages et interfaces Livrables : Dossiers de spécifications détaillées, dossiers de test ( livrable MOE), suivi MOE des incidents, reporting sur les activités conduites Cadre technique de la prestation : Niveau expert : UNIX, Outils d'interfaçage (scripts AWK, SHELL, C, Perl), Connaissaances des plateformes interbancaires Maîtrise : Analysem Accompagnement des évolutions de l'entreprise, adaptabilitém conviction/ influence, coopération/entraide, sens des organisations, orientation client/esprit de service
Contexte de la mission En tant que consultant data au sein de la Cellule du Qualité de Fixe (CQF) du client , vous serez en charge de produire des analyses à partir de dataset que vous aurez constitués sur des données de nos plateformes Big Data, Vous aurez également la responsabilité de rendre disponible des données, une fois celles-ci nettoyées, préparées et formatées sous forme de dataset ou de table à disposition des datascientists de l'équipe. Vous aurez à développer des tableaux de bord de suivi de KP.. Objectifs et livrables Dataset Tableau de Bord (Tableau) Analyses commentées Compétences demandées analyse statistique Confirmé SQL : Expertise Confirmé Tableau Expert Spark Python Confirmé
CONTEXTE : Pour l'un de nos clients grands comptes, acteur majeur du secteur bancaire, nous recherchons un(e) Data Scientist / Ingénieur Statisticien Risque. Vous intégrerez une équipe dédiée aux études et modèles au sein de la Direction des Risques, et contribuerez activement à l'amélioration du dispositif de maîtrise du risque de crédit. MISSIONS PRINCIPALES : · Développer et valider des modèles statistiques avancés. · Collaborer étroitement avec les filiales, les Directions des Engagements et Commerciales, ainsi que les équipes informatiques. · Apporter une assistance méthodologique aux filiales du groupe. · Réaliser des backtestings et des études statistiques complexes pour évaluer la performance des modèles. · Participer aux projets d'évolution des outils de suivi et de pilotage du risque. · Rédiger et faire évoluer les guides méthodologiques et procédures-cadres. · Assurer une veille méthodologique et réglementaire constante. · Former et accompagner la montée en compétence des profils juniors. · Contribuer aux groupes de travail techniques et aux comités de pilotage. · Suivre les projets qui vous sont confiés avec autonomie. COMPETENCES CLES : · Modélisation risque crédit · SAS et Python · Rigueur et méthode Vos qualités d'analyse, de synthèse et votre force de proposition seront des atouts majeurs. Une première expérience en gestion de projet est un plus. L'anglais opérationnel est requis. MODALITES : · Lieu : Télétravail jusqu'à 2 jours par semaine. · Date de début souhaitée : 03/08/2026.
Contexte mission Dans le cadre de l'accélération sur l'Intelligence Artificielle de notre client, nous recherchons un(e) Data Scientist IA capable de concevoir, développer et industrialiser des modèles avancés de Machine Learning et d'IA générative. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les métiers, les équipes Data et IT afin d'identifier, développer et déployer des solutions innovantes créant de la valeur, tout en respectant les exigences réglementaires et de gouvernance. Principales responsabilités Concevoir et développer des modèles de Machine Learning et d'IA Générative Réaliser des analyses exploratoires de données et du feature engineering Entraîner, tester, calibrer et optimiser les modèles Développer des solutions basées sur le NLP et les LLM Effectuer des analyses statistiques avancées pour identifier des opportunités business Collaborer avec les équipes métiers pour transformer les besoins en cas d'usage concrets Garantir la robustesse, la performance et l'explicabilité des modèles Participer au suivi et à l'amélioration continue des modèles en production
