CV/Mission de Consultant ingenium freelance

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Exemple de missions de Mohamed Akram,
Consultant ingenium habitant le Val-de-Marne (94)

  • CEO & Founder

    Actuafin
    Jan 2022 - aujourd'hui

    - Conseil en actuariat

  • Actuaire Inventaire et suivi du risque

    Swiss Life
    2018 - Jan 2018

    - Analyse des écarts des contrats Vie : Inventaires trimestriels
    - Contrôle mensuel des Contrats Non Réclamés « Loi Eckert ».
    - Calcul des primes/ commissions de réassurance selon les traités/avenants signés
    - Contrôle de cohérence des données d’entrée de projection selon la norme S2
    - Projection déterministe semestrielle du portefeuille Euro avec des hypothèses économiques Groupe – Exercice Holding Swiss Life
    - Calcul d’un surplus de provisions sur les contrats de sortie en rente avec garantie
    « table de mortalité à la sortie » dans le cadre du SOP IFRS 4
    - Contrôle de cohérence des données de projection pour la norme IFRS 17
    - Calcul et analyse des projections selon IFRS 17 du modèle général en emprunteur

  • Consultant Actuaire Risques

    MPG Partners
    2017 - aujourd'hui

    - Analyse du capital économique des filiales d’assurance du groupe BPCE.
    - Projection des stress Tests pour le groupe CNP et élaboration des livrables Groupe
    - Coordination avec les filiales et consolidation des résultats.

  • Consultant Actuaire ALM

    Groupe INGENIUM| (2017)
    2017 - aujourd'hui

    - Mise en pratique de la tarification et du calibrage d'une swaption
    - Automatiser la vérification des différentes hypothèses de martingalité
    - Etude sur la transparisation des fonds OPCVM
    - Tarification et diffusion des produits financiers à terme (contrats futures taux…)
    - Développement d’un Dashboard sous R shiny pour la traçabilité des avancements

  • Actuaire/Data-Scientist

    AXA Global
    2016 - aujourd'hui

    – Utilisation des modèles GLM (modèles linéaires généralisés) & GAM (modèles additifs généralisés) pour modéliser la fréquence des sinistres incendie graves.
    – Recours aux techniques d’intelligence d’artificielle GBM « Gradient Boosting
    Machines» afin d’élaborer des modèles plus sophistiqués.
    – Analyse des modèles en se basant sur le KPI (indice de GINI, le lift 1%)

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