Scientifique de données, Validation des modèles

Le Mouvement Desjardins dans le cadre de ses activités, fait appel à un grand nombre de modèles quantitatifs exploitant des données dans le but de supporter son offre de produits et services et de gérer adéquatement ses risques, tout ceci avec comme objectif de toujours travailler dans l’intérêt des membres et clients. Bien que ces modèles offrent un support incontestable à la prise de décision, leurs utilisations amènent elles-mêmes des risques qui doivent être analysés, évalués et atténués. À titre de scientifique de données en validation des modèles, vous contribuez à l’assurance que les données sont adéquatement valorisées dans les différentes étapes du cycle de vie des modèles concernant leurs contributions à la prise de décisions d’affaires, au développement de solutions et de services adaptés aux enjeux d’affaires et à la compréhension des comportements des membres et clients. Plus spécifiquement, vous serez amené(e) à : Assurer que les processus de modélisation exploitent adéquatement les données disponibles compte tenu de leur caractérisation, de leur qualité et des traitements effectués dans le cadre de mandats d'envergure stratégique. Assurer que les travaux de modélisation prédictive sont réalisés selon les standards requis et respectent les critères de qualité du Mouvement Desjardins par le biais du processus de validation. Analyser les besoins d’affaires à l’origine du modèle et confirmer par le biais de travaux de validation l’adéquation du modèle à cet effet. Assurer que la programmation nécessaire à la préparation et l’exploration des données, au développement, à l’évaluation, au support, au déploiement et à la gestion de modèles novateurs et de haute complexité conceptuelle est réalisée selon les standards requis. Utiliser des méthodes avancées et innovantes en statistiques, en apprentissage automatique et en intelligence artificielle en vue de mettre à l’épreuve les méthodologies proposées par la première ligne de défense. Contribuer à la rédaction les encadrements, les méthodes et les choix méthodologiques et technologiques. Conseiller et former les équipes sur les méthodes de validation quantitative de modèles et les faire évoluer dans le but d'améliorer la vélocité de livraison. Cibler des opportunités d’optimisation des règles et des systèmes, anticiper les impacts sous-jacents aux changements et contribuer à l'évolution des outils de gestion des données et de support à la modélisation. Représenter les équipes auprès de différents intervenants internes. Assurer une vigie afin de comprendre et d'anticiper les tendances dans son domaine d'expertise en validation de modèles en vue d'assurer le développement et la mise à jour de pratiques appropriées au contexte de l'entreprise. Veiller à l’alignement avec les attentes réglementaires pertinentes pour l’assurance de dommages. Ce que nous offrons* Salaire concurrentiel et boni annuel 4 semaines de vacances flexibles dès la première année Régime de retraite à prestations déterminées qui assure un revenu prévisible et stable durant toute la retraite Régime d’assurance collective incluant des services de télémédecine Remboursement des frais liés à la santé, au bien-être et à de l’équipement pour le télétravail *Les avantages sont applicables en fonction des critères d’admissibilité. #LI-Hybrid Ce que vous mettrez à profit Baccalauréat dans une discipline appropriée (actuariat, statistique, mathématiques appliquées, ingénierie, science des données, informatique) Un minimum de six ans d’expérience pertinente, dont au moins trois ans dans le domaine analytique ou modélisation; expérience en assurance de dommages (tarification, provisionnement, sinistres, capital/catastrophes, marketing analytique) Veuillez noter que d’autres combinaisons de formation et d’expérience pertinentes pourraient être considérées Connaissance du français nécessaire Connaissance de l’anglais de niveau intermédiaire en raison de la nature des tâches, des outils de travail ou d'interactions avec des partenaires ou membres et client(e)s anglophones Connaissances en modélisation mathématique et en statistiques. Connaissances en programmation : Python, R, SQL, SAS Maîtrise des modèles de gestion du risque d’au moins un des domaines : Tarification et souscription en assurance de dommages : GLM/GAM, modèles fréquence/sévérité, segmentation auto/habitation/commerciale, analyses d’élasticité et impacts d’affaires. Provisionnement et évaluation des passifs : méthodes Chain‑Ladder, Bornhuetter‑Ferguson, Mack et diagnostics associés, considérations IFRS 17. Gestion des sinistres et lutte à la fraude : modèles de détection/anomalies. Comportement client et distribution : modèles de rétention/propension/ optimisation des offres. Risque catastrophes et capital : notions de modèles CAT (ex. AIR/RMS), agrégation des risques et indicateurs de capital (ex. MCT). Connaissance des activités d’assurance de dommages Connaissance des cadres réglementaires applicables au Canada (ex. attentes en g