Stage - Data & Actuary CAT NAT

Le/la stagiaire Data & Actuariat Catastrophes Naturelles (Nat Cat) contribuera à construire une vision géographique et probabiliste du risque de catastrophes naturelles du Groupe, à partir de données granulaires de sinistres traitées dans Databricks.

L’objectif est de compléter les indicateurs agrégés par une analyse plus détaillée du risque afin de comprendre où il se concentre, quels sont ses principaux facteurs et comment le portefeuille se diversifie.

Le/la stagiaire contribuera activement aux missions suivantes :

Harmoniser les référentiels géographiques et cartographier les risques

• Harmoniser les zonages géographiques utilisés par différents modèles de catastrophes naturelles pour un ensemble de pays.
• Produire des cartes de référence présentant les expositions et les principaux indicateurs de risque.

Développer des outils d’analyse des données détaillées de sinistres

• Concevoir et développer des fonctions PySpark permettant d’analyser de grands volumes de données de sinistres.
• Permettre l’agrégation des résultats selon différentes dimensions : zone géographique, segment et type de péril.
• Réaliser des analyses approfondies afin d’identifier les principaux facteurs de risque.

Développer des indicateurs d’accumulation et de diversification des risques

• Calculer des mesures de risque standards, notamment la VaR (Value at Risk) et la TVaR (Tail Value at Risk), pour différentes périodes de retour.
• Analyser la contribution des différents segments et zones géographiques au risque global.
• Identifier les zones de concentration du risque ainsi que les scénarios les plus sévères.

Rendre cette vision du risque accessible aux utilisateurs

• Développer un tableau de bord interactif présentant les principaux résultats : cartographies, contributions et indicateurs de risque.

Formation

• Vous préparez un diplôme d’ingénieur ou un Master dans un domaine pertinent : informatique, ingénierie des données, mathématiques appliquées, statistiques ou formation équivalente.

Compétences techniques et professionnelles

• Vous maîtrisez la programmation en Python (pandas, PySpark) et/ou SQL.
• Vous avez une première expérience de Databricks (notebooks, Delta Lake, workflows) ou un fort intérêt pour cet environnement.
• Vous disposez de solides connaissances en probabilités et statistiques. Une connaissan