1. Etudes actuarielles et data science - Mener des études spécifiques, mobilisant des connaissances actuarielles avancées (exemples : études de sinistralité par évènement, modélisation du passage à la charge ultime) - Concevoir des modèles prédictifs en data science et machine learning dans le cadre de l'évaluation des risques du portefeuille APF et de l'amélioration des performances de l'entité (exemple : modèle de prévision du nombre de réclamations, recherche de variables explicatives du NPS) - Encadrer des projets de data science à fort impact, et des équipes pluridisciplinaires, en prenant des décisions critiques sur la méthodologie et les approches pour garantir l'atteinte des objectifs du projet (exemple : modèles de prédiction du nombre de dossiers et/ou du nombre d'appels) - Superviser la validation et l'implémentation des modèles au sein des différents pôles ou services (exemple : étude sur le vieillissement du coût moyen, implémentation du nouveau process automatisé des calculs SCR et USP) - Évaluer les résultats et élaborer des recommandations stratégiques pour les différentes parties prenantes (exemple : construction de la base de données de référence pour le portefeuille Motor)2. Conseil interne et formation continue - Fournir une expertise technique avancée sur les méthodologies actuarielles, en intégrant les meilleures pratiques du secteur (exemple : modélisation GLM et machine learning, back-testing, approches de sondage) - Participer à l'élaboration des politiques internes et à la formation des équipes sur les normes actuarielles (y compris Solvabilité 2) - Agir en tant que leader d'opinion au sein de l'organisation, en promouvant l'innovation et en proposant des solutions basées sur l'analyse de données - Former et coacher les équipes internes sur les nouvelles tendances en actuariat et data science - Suivre les évolutions techniques et technologiques et partager des connaissances en participant à des conférences et des événements pour représenter l'entreprise * Actuaire qualifié * Ayant de l'expérience en actuariat et data science * Maitrise des outils de data science et notamment des langages R, SQL et Python * Forte capacité de conceptualisation et appétence pour la construction de solutions techniques et informatiques avancées * Capacités avancées d'analyse et de synthèse * Capacité à travailler en équipe et à collaborer avec divers départements * Connaissance du marché de l'assurance pour les risques IARD ; la connaissance du marché de l'assistance est un sérieux avantage * Niveau d'anglais courant ; être à même de mener des échanges à l'oral avec des interlocuteurs internationaux