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ParisGérant ALM (H/F), Paris
Allianz
Allianz Trade est le leader mondial de l’assurance-crédit, et un expert reconnu dans les domaines de la caution, du recouvrement, du financement structuré et du risque politique. Depuis plus d’un siècle, nous aidons les entreprises à anticiper les risques, à agir avec rapidité, à prendre des décisions éclairées et à croître en toute sécurité.
Basés à Paris, nous sommes présents dans plus de 50 pays avec 5 500 employés
Missons
Dans le cadre de vos missions, vous serez en charge l’élaboration des allocations stratégiques de portefeuilles prenant en considération la nature des engagements assurantiels et le cadre réglementaire de solvabilité. Vous êtes à l’aise avec les nouvelles technologies (machine learning) et souhaitez les étendre à des applications concrètes sur les métiers d’assurance. Votre rôle fait de vous un interlocuteur clé pour de multiples directions tant chez Allianz France que le Groupe Allianz.
Profil
- Diplômé d’un bac + 5 (école d’ingénieur ou école de commerce) vous avez au moins 3 ans d’expérience dans le secteur de l’assurance ou investissement avec l’utilisation de data science.
- Vous avez une forte sensibilité pour le développement et l’utilisation des nouvelles technologies
- Vous avez de fortes capacités analytiques, un esprit de synthèse et de bonnes qualités de présentation (contacts fréquents avec des représentants du board AZ France)
- Vous avez un intérêt prononcé pour la programmation de mécanismes ALM (Python, R, C++, VBA) et l’application de nouvelles technologies à l’ALM (Machine Learning, Intelligence Artificielle)
- Vous développerez et mettrez en œuvre des systèmes analytiques utilisant les dernières technologies disponibles pour résoudre des problèmes complexes d’ALM
- Vous avez de bonnes connaissances des modélisations de produits financiers et techniques actuarielles
- Vous savez travailler dans un contexte international et votre niveau d’anglais est courant, l’allemand est un plus
Code de référence AZFR-7740930-2
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Offer archived at 15/03/2021
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