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1,310,822,800 Br

Median Base Salary

Combien gagne un Actuary faire en Minsk ?

Le salaire de base pour un Actuary dans Minsk est 1,310,822,800 Br. Aussi connu sous le nom: Insurance risk analyst, Insurance mathematician, Risk management analyst.
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1,310,822,800 Br

Median Base Salary (percentile 50th)

57 observations

Good Confidence

304,894,300 Br Bonus per year

712,161,800 Br of Stock

Base salary varies with experience. Register at TalentUp.io platform to learn about associated salaries based on seniority and percentiles. (Updated: April 12, 2024)

Chart

511866300.0 Br

Min salary

1693609700.0 Br

Max salary

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Alistair Fraser

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Alena Vititneva

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Carles Font

CEO and Partner | Q-tech

Responsabilités : 1. Analysez et interprétez les données afin de calculer le risque et l'incertitude pour les compagnies d'assurance. 2. Concevoir et mettre en œuvre des modèles actuariels pour évaluer l'impact financier de divers scénarios. 3. Préparer et présenter des rapports à la direction et aux clients sur l'analyse actuarielle. 4. Maintenir et mettre à jour les bases de données actuarielles. 5. Participez au développement de nouveaux produits et services. 6. Surveiller et examiner les modifications apportées à la législation et à la réglementation qui peuvent avoir une incidence sur l'analyse actuarielle. Exigences : 1. Baccalauréat en actuariat, en mathématiques, en statistique ou dans un domaine connexe. 2. Titre professionnel d'associé de la Society of Actuaries (ASA) ou de membre de la Society of Actuaries (FSA). 3. Excellentes capacités d'analyse et de résolution de problèmes. 4. Excellentes compétences en communication et en relations interpersonnelles. 5. Capacité à travailler de manière autonome et en équipe. 6. Capacité à gérer plusieurs tâches et à hiérarchiser le travail. 7. Connaissance des principes et pratiques actuariels. Compétences préférées : 1. Connaissance des réglementations et des normes du secteur de l'assurance. 2. Expérience avec les logiciels actuariels. 3. Expérience en matière d'analyse de données et de modélisation prédictive. 4. Connaissance des principes et pratiques financiers. 5. Capacité à interpréter et à expliquer des données complexes. 6. Capacité à identifier les tendances et les modèles dans les données. 7. Capacité à travailler dans des délais serrés.

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