STAGE M1 – IA & Modélisation ALM – Paris– F/H

Addactis; Paris; Sur place; EUR 20 000 - 40 000; Plein temps

Résumé du poste

Une entreprise de consulting recherche un stagiaire pour une mission portant sur la modélisation ALM et l'intelligence artificielle. Le stagiaire étudiera les approches IA applicables, comparera les modèles, et développera un prototype pour prédire des variables économiques. Ce stage de 3 mois à Paris offre une occasion unique d'apprendre et de travailler en lien direct avec des clients sur des projets variés.

Qualifications

• Connaissances en Intelligence Artificielle appliquées à la modélisation.
• Compétences en comparaison de modèles traditionnels.
• Capacité à analyser des résultats et proposer des recommandations.

Responsabilités

• Étudier les approches d’IA pour la modélisation ALM.
• Comparer les approches avec des modèles traditionnels.
• Développer un prototype pour prédire des variables économiques.
• Optimiser la stratégie d’allocation dans un cadre ALM.
• Analyser et recommander des méthodes opérationnelles.

Connaissances

Modélisation ALM

Machine Learning

Description du poste

Informations clés du stage

• Stage de M1, de 3 mois
• Périmètre : Modélisation ALM, Intelligence Artificielle
• Localisation : Paris

Vous serez intégré.e à la practice Actuarial Consulting, composée de consultant·es de tous niveaux d’expérience et aux expertises complémentaires. En lien direct avec les clients, ils interviennent sur des sujets variés et stimulants en Assurance de Personnes.

Missions principales :

• Étudier les approches d’IA applicables à la modélisation ALM (réseaux de neurones, arbres de décision, modèles génératifs, etc.)
• Comparer les approches aux modèles traditionnels (stochastiques, projections déterministes, optimisation dynamique)
• Développer un prototype d’outil permettant de :
• Prédire des variables économiques (taux, inflation, rendement des actifs, etc.)
• Optimiser la stratégie d’allocation dans un cadre ALM (ex : couverture de passif, duration matching, cash-flow matching)
• Analyser les résultats et proposer des recommandations méthodologiques ou opérationnelles.

Les apprentissages :

• Modélisation ALM
• Machine Learning