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Serge WottorSW

Serge Wottor

Supermalter

AMOA Décisionnel / Actuariat, Expert SAS Python R

750 €/jour
4 projets
Paris, FR
15 ans et +

Délai de réponse moyen : 1h

À propos de Serge

J'ai 17 ans d'expérience en tant que consultant dans le domaine de la gestion de risque en banques et assurances. J'ai travaillé chez AXA, Banque de France, ACPR, Crédit Agricole, BPCE Assurances, Groupama Gan Vie, AG2R La Mondiale, IRP Auto et j'ai développé les compétences suivantes :
En AMOA / Recueil, transmission, et transcription des problématiques métiers en problématiques informatiques, Conception, automatisation et optimisation d’applications data.
En Statistique et Modélisation / Data Science, Dataviz, Modélisation et Estimation statistique et économétrique, Datamining, Scoring, Segmentation, Classification hiérarchique, Analyses factorielles des données.
En Management de Projet / Conception et pilotage de projets data science. Supervision et animation d'une équipe de recette.
En Assurance Vie / Inventaire, Calcul des primes, des PM, rentes viagères, capitaux décès. Récurrence des PM, Qualité des données, Model-Point, Prévoyance individuelle, Retraite individuelle et collective, Epargne individuelle, Engagements sociaux, Tarification.
En IARD / Calcul de PM par coûts moyens, chain-ladder, méthode des cadences, Implémentation des clauses de stabilité/d’agrégats/de rente aux cessions de réassurance, Qualité de Portefeuille Auto, RC,.
En Finance de Marché / Diffusions stochastiques, Modèles de courbe de taux, Instruments financiers, Dérivés de crédit, Titrisation, Risque de crédit et de contrepartie, Risque opérationnel, Risque de marché, Risque de liquidité, Mesure et gestion des risques.
Compétences Techniques / SAS (expert), Python (Certifié), R, PLSQL Developer, VBA, Studio, SPSS, Git, GraphTalk AIA, Tanagra, DataIku, Shazam
Tarification, détection de la fraude, recommandation, NLP, Deep Learning, Chain-Ladder, Lifereg, GLM, VaR, Boostrap. SAS (Base, Access, Connect, Stats, Graph, Insight, Assist, Macro, SQL, Entreprise Miner), Oracle, DB2.
Systèmes Windows, Linux, Unix, Mainframe
  • Français

    Bilingue ou natif

  • Anglais

    Capacité professionnelle limitée

Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km), Niort (jusqu’à 10 km), Le Mans (jusqu’à 10 km), Lille (jusqu’à 30 km)

Expériences

  • IRP AUTO
    Consultant AMOA Projet de Migration AIA Prévoyance Santé - Freelance
    BANQUE & ASSURANCES
    mars 2023 - septembre 2025 (2 ans et 6 mois)
    Paris, France
    Objectif : Migration du système de gestion.
    Contrôle des données de Migration Décaissements, Fiscalités, Affectations, du système de gestion SICAP vers le nouveau système de gestion ISIA Graph Talk AIA.

    Expertise Fiscalité (PASRAU, CSG déductible, CSG non déductible, CASA, CRDS) sur les prestations de prévoyance santé, Garantie Arrêt de Travail, Incapacité Temporaire, Invalidité, prévoyance Décès, Rente Conjoint, Rente Education, Rente Enfant etc.
    Rédaction des spécifications fonctionnelles. Recette et validation des règles métier. Travail en mode agile sous JIRA. Environnement : SQL, Graph Talk AIA, Oracle, JIRA
    SQL Graph talk aia Prévoyance santé Business Analyst Jira
  • Groupama Gan Vie
    Consultant Qualité des Données
    BANQUE & ASSURANCES
    janvier 2026 - Aujourd'hui (5 mois)
    Nanterre, France
    Mise en place d’un process de contrôle de la qualité des données de pilotage des activités commerciales avant vente et vente de produit d’assurance individuelle.
    SAS Enterprise Guide Programmation SAS Microsoft Power BI
  • EDC EUROPENNE DE CAUTIONNEMENT
    Analyst Regulatory et reporting réglementaire
    BANQUE & ASSURANCES
    décembre 2022 - mars 2023 (3 mois)
    Paris, France
    Objectif : Scoring de risque de crédit.
    ◼ Développement sous Python de statistiques descriptives et exploratoires des cautionnements.
    ◼ Détection des variables les plus pertinentes par modélisation Machine Learning LightGBM de défaut
    de sinistre via package scikit learn.
    ◼ Gini comparatifs des performances des modèles de score actuel EDC versus modèle de score Machine Learning.
    ◼ Modélisation par régression logistique du risque de crédit sur les cautionnements des Tabac Presse PMU FDJ après réduction des dimensions via package statsmodels.
    Python PL/SQL Data science Scoring Risque de crédit

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Formations

  • Data Science Pour l'Actuariat
    IRM Institut du Risk Management
    2022
    Data Science Pour l'Actuariat
  • Master Actuariat, Actuariat Finance
    Conservatoire National des Arts et Métiers
    2016
    Master Actuariat, Actuariat Finance

Certifications

Compétences

Catégories