Offres de Stage Et Alternance Actuariat

**Description**

Fondé en 2006, Nexialog Consulting est devenu l'un des acteurs majeurs du conseil spécialisé en banque et en assurance, et emploie aujourd'hui 180 collaborateurs dans nos bureaux parisiens.

Nexialog Consulting accompagne ses clients à travers six lignes métiers:

- Actuariat Conseil
- Risk Management & Bank
- Global Markets
- Contrôle, Finance & Risques
- Data Consulting
- Finance Durable

Notre cabinet connaît depuis plusieurs années une forte croissance et recherche les talents qui porteront sur les prochaines années encore nos ambitions de développement.

**Le pôle R&D**:
Nexialog se fixe un objectif d'innovation constante. Le département Recherche et Développement (R&D), existant depuis plusieurs années, fait partie intégrante du cabinet. Chaque année, le pôle R&D met en oeuvre plusieurs projets afin d'anticiper les besoins de nos clients et d'innover dans la conception de nouvelles solutions.

**Mission**

**Offre 1 : Intégration de critères de durabilité dans l'allocation stratégique d'actifs en assurance**

L'allocation d'actifs vise à construire un portefeuille d'investissement diversifié parmi différentes classes d'actifs, répondant à un besoin de pilotage de l'entreprise. Dans un contexte assurantiel, la démarche de construction d'une allocation stratégique d'actifs est fonction du référentiel dans lequel elle est élaborée. En effet, le pilotage doit désormais s'effectuer selon une vision multinormes (Normes françaises, IFRS, Solvabilité́ 2, etc...). Il doit également intégrer une vision ALM pour tenir compte des interactions prospectives actif/passif et de l'adossement des actifs en fonction des caractéristiques propres des passifs.

Ce stage / alternance a pour objectif d'étudier l'impact de l'intégration de nouveaux critères de durabilité dans le pilotage ALM en assurance vie et en particulier pour les besoins de l'allocation stratégique d'actifs:

- **Réglementations durabilité** : Intégration des nouvelles réglementations comme la Taxonomie européenne, la SFDR, la directive CSRD, et l'article 29 de la Loi Énergie Climat.
- **Enjeux climatiques et ESG** : Intégrer des indicateurs environnementaux (empreinte carbone, perte de biodiversité, etc.) et des risques liés à la transition écologique (Climate Value-at-Risk, exposition aux secteurs à fort impact climatique).
- **Impact sur l'ALM** : Étudier l'impact de nouveaux critères de durabilité sur les modèles ALM pour l'assurance-vie et l'allocation stratégique d'actifs.

**Offre 2 : Provisionnement Machine Learning**

Le cabinet a développé des outils de tarification et de provisionnement en santé-prévoyance collective, utilisant des méthodes classiques qu'ils souhaitent améliorer par des approches innovantes. Le provisionnement consiste à réserver des fonds pour couvrir des coûts futurs liés aux sinistres non encore déclarés ou en cours de traitement. Plusieurs méthodes existent pour estimer les provisions, telles que la méthode de Chain Ladder ou les modèles de machine learning, qui peuvent améliorer la prédiction, mais avec des limitations quant à l'évaluation des erreurs. Le projet propose d'étendre les approches basées sur la régression Gaussian Process pour mieux modéliser ces incertitudes.

**En nous rejoignant vous interviendrez, sous la supervision du pôle R&D, sur les missions suivantes**:

- Complétion de l'état de l'art à partir des dernières avancées scientifiques sur le sujet
- Développement d'une nouvelle méthodologie de provisionnement basée sur des techniques de régression GP sous contrainte
- Application de la méthodologie proposée sur plusieurs jeux de données IBNR
- Comparaison des performances de prédiction et des intervalles de confiance générés, avec les dernières approches de la littérature
- Amélioration de l'outil de provisionnement en santé/prévoyance
- Rédaction d'un article de recherche et d'un rapport de stage ou mémoire d'actuaire

**Profil**

**Offre 1**:

- **Étudiant(e) en M1 d'école d'actuariat **souhaitant réaliser une alternance en M2 OU **Etudiant(e) en dernière année d'école d'actuaire **ou en M2 spécialisé Finance Quantitative et Actuariat au sein d'une école d'ingénieurs, de commerce ou de formation à dominante Actuariat.
- Vous avez de solides connaissances en modélisation actuarielle vie et des Mathématiques fondamentales et appliquées.
- Vous justifiez d'une bonne connaissance de la modélisation des risques financiers.
- Vous maîtrisez les langages de programmation (Python **obligatoire** et R).
- Doté(e) d'un excellent relationnel, vous êtes à l'aise en anglais à l'écrit comme à l'oral.

**Offre 2**:

- Étudiant(e) en M1 d'école d'actuariat souhaitant réaliser une alternance en M2.
- Etudiant(e) en dernière année d'école d'actuaire ou en M2 spécialisé Finance Quantitative et Actuariat au sein d'une école d'ingénieurs, de commerce ou de formatio