Analyste Financier | Reporting & Pilotage Financier

A intégré le pôle de modélisation actuarielle en tant que stagiaire pour contribuer à un mémoire d'actuariat sur la modélisation du risque cyber.

• A construit et validé un modèle quantitatif de prévision basé sur des processus stochastiques, incluant calibration, tests de robustesse et backtesting sur données réelles.
• A réalisé le nettoyage et la structuration des données, incluant segmentation et découpage temporel.
• A comparé les résultats du modèle à un modèle de référence pour évaluer la performance prédictive.
• A estimé l'impact financier des scénarios de risque simulés (pertes agrégées) en appui à l'analyse coût-bénéfice des dispositifs de couverture.

A rejoint le pôle ETI Santé & Prévoyance chez Crédit Agricole Assurances (16 mois en tant que stagiaire puis alternant) pour contribuer à l'analyse actuarielle et financière d'un portefeuille collectif.

• A mené une analyse actuarielle et financière approfondie de la sinistralité Santé/Prévoyance.
• A construit et interprété les comptes de résultat du portefeuille et assuré le contrôle de cohérence des données.
• A contribué à la révision des tarifs par analyse d'expérience et technique, en lien avec les prévisions budgétaires du portefeuille.
• A défini les politiques de renouvellement en coordination avec les équipes de pilotage et commerciales.
• A réalisé des recommandations et synthèses aux équipes commerciales et de pilotage.
• A automatisé des outils d'aide à la décision et réalisé des benchmarks marché.
• A conduit des audits et conseils sur les régimes collectifs : diagnostic de maîtrise des risques, analyse juridique et réglementaire des garanties et structure de cotisations.
• A élaboré les reportings mensuels de suivi de la sinistralité et de la rentabilité du portefeuille à destination des équipes de pilotage.

A intégré l'équipe de finance quantitative pour développer un modèle quantitatif d'analyse de risque de liquidité appliqué à des OPCVM.

• A conçu et développé en Python un modèle quantitatif d'analyse de risque (Liquidity-at-Risk) incluant modélisation statistique et estimation de quantiles extrêmes.
• A réalisé le backtesting et la validation de la robustesse du modèle en comparaison aux flux réels observés.
• A évalué la fiabilité prédictive du modèle sur des données historiques.
• A mis en place des simulations Monte-Carlo pour l'analyse de scénarios de risque.
• A déployé le module de calcul en Excel/VBA pour une utilisation opérationnelle par les équipes métier.
• A restitué les résultats du modèle sous forme de tableaux de bord et d'indicateurs de risque à destination des équipes de gestion.