Un groupe d'assurance mutualiste engagé chaque jour au service de 11,6 millions de sociétaires. Un groupe leader en assurance de biens et responsabilité, fort de marques reconnues : MAAF, MMA et GMF. Rejoignez une direction innovante, jeune et dynamique, au cœur des enjeux stratégiques du groupe Covéa (MAAF, MMA, GMF). La Direction Périls Climatiques et Majeurs œuvre pour la maîtrise, la compréhension et la modélisation des risques climatiques, naturels, systémiques, sociétaux, sanitaires, environnementaux et émergents.Dans un contexte de transition climatique, de multiplication des événements extrêmes, d’évolution réglementaire et de transformation technologique, notre direction renforce son positionnement d’expertise actuarielle, data et analytique, au service de la résilience du groupe.Vous intégrerez une équipe pluridisciplinaire réunissant actuaires, data scientists, géomaticiens, météorologues, climatologues et experts métier, au croisement des enjeux de modélisation, de prévention, de veille climatique et d’aide à la décision. Contexte et missions Nous recherchons un(e) Actuaire / Data Scientist confirmé(e) pour renforcer nos capacités de modélisation, d’analyse et d’industrialisation sur les risques climatiques et naturels, tout en contribuant à l’exploration des autres risques majeurs.Vous disposez d’une solide culture actuarielle et statistique, d’une excellente maîtrise de Python et de R, d’un goût marqué pour la R&D, ainsi que d’un intérêt concret pour l’exploitation de données climatiques, géographiques et non structurées. Et si c'était vous ? Vos missions principales seront les suivantes :Développer et faire évoluer les modèles de risques climatiques et naturels : Concevoir, améliorer et recalibrer des modèles actuariels, statistiques et probabilistes appliqués à différents périls : tempêtes, grêles, inondations, submersion marine, sécheresse / RGA, cyclones, séismes, etc. Vous contribuerez à l’analyse de la sinistralité et des expositions, à la production d’indicateurs et cartographies, ainsi qu’à la robustesse et à la traçabilité des méthodes.Industrialiser les traitements data et les chaînes de calcul : Développer et maintenir des outils en Python / R, automatiser les traitements récurrents, fiabiliser les reportings et améliorer la reproductibilité des travaux, dans une logique de passage de la R&D à l’opérationnel.Valoriser des données internes, externes, spatiales et non structurées : Exploiter des données de sinistres, météo-climat, géographiques, cadastrales ou bâtimentaires pour enrichir les modèles. Le poste inclut également une dimension exploratoire autour de la géomatique, du machine learning et d’usages ciblés des LLMs pour l’analyse documentaire et l’extraction d’information.Contribuer à la veille climatique et aux analyses post-événement : Participer au suivi d’événements significatifs, aux premiers chiffrages, aux synthèses techniques et aux retours d’expérience climatiques.Contribuer à la structuration et au développement des modèles appliqués aux autres risques majeurs (cyber, blackout, émeutes, infrastructures critiques, vagues de chaleur, etc.).Appuyer les travaux transverses de la direction : Contribuer au budget climatique, aux exercices de type as-if pour le renouvellement des programmes de réassurance ou d’autres études ponctuelles. Et si c'était vous ? Formation : Bac+5 en actuariat, statistiques, data science, mathématiques appliquées, modélisation des risques ou équivalent.Expérience : Vous justifiez d’au moins 5 ans d’expérience en actuariat, modélisation statistique, data science ou modélisation des risques. Une connaissance des modèles de risques naturels, mais aussi des autres risques majeurs sera appréciée.Compétences techniques : Vous maîtrisez la modélisation statistique et actuarielle, ainsi que Python / R. Vous savez développer des traitements robustes, lisibles et industrialisables, et disposez de bonnes bases en machine learning. Une bonne compréhension des usages des LLMs, une appétence pour les données climatiques et spatiales, ainsi qu’une sensibilité aux outils SIG sont attendues. La connaissance d’outils cloud ou d’environnements data industriels serait un plus. Un bon niveau d’anglais est également requis.Qualités personnelles : Vous faites preuve de rigueur, d’autonomie, de curiosité et d’un solide esprit d’analyse. Vous aimez travailler en équipe, dans un environnement pluridisciplinaire, et savez avancer efficacement sur des sujets complexes, avec méthode, fiabilité et clarté de communication.