Consultante Data & IT – Assurance et Finance

Elle a intégré KLESIA Prévoyance pour participer au pilotage prudentiel et à la gestion des profils de risques dans le cadre de ses activités actuarielles et data.

• A repris et fiabilisé un pipeline SAS de production traitant 4,5 millions de lignes de données DSN et SI Active Infinity.
• A audité la qualité des données, corrigé 6 anomalies de jointure, de typage et de calcul, et supprimé le code mort.
• A paramétré le code à l'aide de macro-variables et d'une lecture dynamique des référentiels en PROC SQL pour supprimer les valeurs codées en dur.
• A développé une interface interactive en Python pour permettre aux équipes métier de tester l'effet de chaque hypothèse sur les résultats sans intervenir dans le code.
• A conçu un outil de simulation de scénarios sous Excel pour l'aide à la décision sur le programme de réassurance, aboutissant à une recommandation au coût de réassurance le plus faible (3,24 M€).
• A contribué au rapport ORSA (Solvabilité II) en effectuant des contrôles de cohérence des données et des restitutions sous Addactis Modeling.
• A assuré les échanges avec les autres directions et la documentation des traitements ainsi que des contraintes RGPD.

Elle a rejoint la Direction Technique Assurance de GENERALI France pour travailler sur la rentabilité technique en santé et prévoyance.

• A industrialisé sous PySpark la chaîne de production du suivi S/P incluant la lecture HDFS/Parquet, le nettoyage, les jointures, les agrégations et l'export.
• A réduit le temps de traitement de plusieurs jours à quelques heures sur un périmètre de plus de 50 000 assurés.
• A automatisé le calcul du Best Estimate sur l'ensemble des sous-portefeuilles via une boucle de traitement et une classe Python générique.
• A produit des exports Excel standardisés et nommés dynamiquement.
• A paramétré les chemins et les dates avec des variables d'environnement et la saisie de la période pour permettre une exécution mensuelle sans modification manuelle du code.
• A effectué la recette des résultats face aux sorties attendues et alimenté les tableaux de bord Power BI.
• A analysé les scripts existants en vue de leur migration vers Snowflake.

Elle a intégré Value-AI for Capital Markets pour contribuer à l'analyse quantitative des risques sur des marchés financiers.

• A développé des API REST avec Django REST Framework pour exposer des indicateurs de risque calculés sur des données financières haute fréquence.
• A conçu des tableaux de bord en temps réel sous Dash et Plotly pour le suivi de la volatilité, des stress tests et du drawdown d'algorithmes de trading.