19 ott - Bologna
Unipol Assicurazioni
Unipol Assicurazioni S.p.A., Compagnia di Assicurazione multi-ramo del Gruppo Unipol, leader in Italia nei rami danni, per un potenziamento dell’area Risk Management, è alla ricerca di un brillante analista quantitativo da inserire nel ruolo di:
Life Risk Specialist
Sede di lavoro: Bologna (in presenza)
Il profilo ricercato, inserito nel contesto organizzativo della struttura “Life Risk Modeling”, si occuperà della gestione del modello interno vita e del modello di Asset Liability Management (ALM) adottato dal Gruppo Unipol. Il candidato entrerà a far parte di un team dedicato allo sviluppo, alla manutenzione e all’analisi dei modelli quantitativi utilizzati per la valutazione dei rischi del portafoglio vita.
Principali attività:
• Implementazione e sviluppo di modelli matematico-statistici per la valutazione dello SCR tecnico vita e dello SCR di mercato relativo al portafoglio vita;
• Gestione, manutenzione ed evoluzione del modello stocastico di ALM utilizzato per la valutazione del portafoglio vita;
• Riconciliazione e analisi delle principali grandezze tra framework Solvency II e IFRS 17;
• Analisi dei risultati dei modelli, interpretazione degli output e predisposizione della relativa reportistica.
Requisiti richiesti:
• Laurea magistrale Scienze Statistiche e/o Finanza Quantitativa conseguita con ottima votazione finale;
• Almeno 3/4 anni di esperienza, acquisita presso compagnie assicurative o primarie società di consulenza, in attività svolte nel ruolo di Senior Specialist nella generazione modelli di valutazione del portafoglio vita, con particolare riferimento ai modelli di Asset Liability Management (ALM);
• Esperienza nell’utilizzo di uno dei principali software di modellazione attuariale, in particolare RiskAgility Financial Modeller (RAFM) o Prophet;
• Esperienza nell’implementazione e gestione di modelli interni vita in ambito Solvency II;
• Esperienza nella programmazione in ambito matematico-statistico (es. Python, R, VBA, C++ o linguaggi analog
20 ott - Padova
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