Reconnue à l’international, Akur8 a notamment été distinguée par :

• CB Insights – InsurTech 50 (2025)
• CNBC – InsurTech Top 150 (2025)
• InsurTech100 – Global Insurtech Top 100 (2025)
• Professional Equality Index – 97/100 (2025)

Avec plus de 40 nationalités réparties dans 8 bureaux à travers le monde, nous accompagnons plus de 320 clients sur 4 continents, tout en cultivant une forte culture d’ingénierie et de produit. Nous sommes fiers d’être un employeur garantissant l’égalité des chances et de promouvoir un environnement inclusif, où la diversité des points de vue contribue à de meilleurs produits et décisions.

Nous recherchons un·e ingénieur·e Python passionné·e par la traduction de modèles mathématiques et actuariels complexes en code haute performance et l'optimisation de calculs numériques. Vous rejoindrez une équipe nouvellement formée qui construit un produit cloud-native pour l'industrie de l'assurance. En collaboration étroite avec des experts actuariels et des données, ce rôle se concentre sur l'implémentation précise et efficace de règles métier spécifiques au domaine , avec un accent fort sur la performance numérique.

La qualité du code est primordiale : les implémentations doivent être stables, lisibles, testables et hautement performantes . Une solide compréhension des opérations vectorisées, de la parallélisation et des structures de données efficaces est essentielle.

Ce rôle se concentre sur l'optimisation et les bibliothèques numériques plutôt que sur l'architecture système ou le développement full-stack au sens large. CE QUE VOUS FEREZ

• Traduire les exigences actuarielles (y compris les prototypes en code R) en Python efficace et maintenable
• Optimiser les opérations mathématiques complexes pour qu'elles s'exécutent 10× plus rapidement en utilisant la vectorisation et des améliorations algorithmiques
• Implémenter et refactoriser des fonctions Python numériques en gardant à l'esprit la performance et l'exactitude
• Profiler et améliorer les bases de code existantes qui traitent de grandes charges de travail analytiques
• Construire des utilitaires numériques réutilisables pour supporter l'analyse actuarielle et les diagnostics
• Optimiser les goulets d'étranglement computationnels dans les modèles de provisionnement d'assurance
• Collaborer étroitement avec les actuaires et les experts métier
• Écrire des tests unitaires clairs et robustes pour la logique numérique et les cas limites

FOCUS TECHNIQUE PRINCIPAL CALCUL NUMÉRIQUE

• Implémenter des spécifications techniques spécifiques au domaine en utilisant NumPy comme outil numérique principal
• Traduire les exigences écrites et les définitions mathématiques en implémentations efficaces et testables
• Appliquer la vectorisation et, le cas échéant, le parallélisme pour traiter de grands volumes de données
• Garantir que les résultats numériques puissent être retournés aux services appelants à des vitesses aussi proches du temps réel que possible
• Participer activement aux revues de code, en donnant et en intégrant les retours avec un focus sur l'exactitude, la performance et la clarté

DONNÉES & STOCKAGE

• Travailler avec des bases de données relationnelles (ex. PostgreSQL) et/ou des données de type NoSQL
• Manipuler avec aisance des structures de données JSON
• Utiliser Polars ou Pandas pour la manipulation et l'analyse de données structurées
• Traduire entre les représentations de données selon les besoins (ex. matrice numérique ↔ table de type relationnel ↔ dictionnaire / JSON)
• Collaborer avec les pairs pour réviser les approches de modélisation et de transformation des données

OUTILS STATISTIQUES & DE REPORTING (Rôle Support)

• Implémenter des modèles statistiques en utilisant Statsmodels pour la modélisation et les diagnostics (focus secondaire)
• Utiliser Scikit-learn pour les fondamentaux du workflow ML (pipelines, métriques, validation — pas de recherche ML centrale)
• Réviser et valider les implémentations statistiques et analytiques avec les pairs pour garantir l'exactitude et la maintenabilité

PRACTIQUES D'INGÉNIERIE (Transversales)

• Implémenter des fonctionnalités basées sur des spécifications techniques claires et des critères d'acceptation
• Écrire du code lisible et maintenable qui supporte une revue par les pairs efficace
• S'engager de manière constructive dans les revues de code, en donnant et en recevant des retours
• Garantir que les implémentations sont bien testées et alignées avec les designs techniques convenus

ENVIRONNEMENT TECHNIQUE & WORKFLOW D'INGÉNIERIE ENVIRONNEMENT TECHNIQUE

• Python (langage principal)
• NumPy, Polars / Pandas pour le calcul numérique et la manipulation de données
• Statsmodels, Scikit-learn (outils analytiques support)
• PostgreSQL, stockage de données JSON
• AWS
• La stack plus large de l'entreprise inclut C#, .NET, Angular, Kubernetes

WORKFLOW D'INGÉNIERIE GitHub pour le contrôle de version, les pull requests et la revue de code

• Les ingénieur·e·s gèrent les branches avec un niveau approprié de complexité
• Écrire des commits et pull requests clairs qui sont faciles à réviser
• Participer activement aux revues de code par les pairs

Jira pour le suivi du travail et la livraison

• Le travail est planifié et livré via des stories bien définies
• Les ingénieur·e·s estiment le travail, comprennent les story points, et font avancer ou ferment les tickets de manière proactive
• La responsabilité inclut le maintien à jour du statut des tickets sans rappels

Confluence pour la documentation technique et les spécifications partagées

• Les ingénieur·e·s contribuent à la documentation et la consultent dans le cadre du développement normal

Les candidat·e·s doivent être des team players avec de solides compétences interpersonnelles, ainsi que :

• 3+ ans d'expérience dans l'utilisation de Python pour le calcul numérique
• Expérience prouvée dans l'écriture de code Python de qualité production
• Forte capacité à transformer des concepts mathématiques, financiers ou actuariels en code efficace
• Capacité à écrire du Python propre, modulaire et testable
• Expérience pratique dans l'amélioration de la performance de charges de travail analytiques ou numériques
• Solide compréhension du calcul vectorisé (ex. NumPy), de la précision numérique, de la stabilité et des compromis de performance
• Expérience avec le packaging, les environnements virtuels et la gestion des dépendances
• Aisance avec les frameworks de workflow agile et les outils de gestion tels que Jira
• Haut niveau de familiarité avec git, GitHub, la stratégie de branching, la résolution de conflits de merge
• Reçoit et donne de manière constructive des revues de code et des retours sur les pull requests
• Travaille de manière indépendante à partir de stories et de spécifications écrites par des experts métier non-ingénieurs
• Anglais écrit et parlé de haut niveau

Compétences BONUS additionnelles (souhaitables mais non essentielles)

• Exposition aux données actuarielles ou d'assurance
• Familiarité avec les workflows de provisionnement, les triangles de liquidation, ou les données de sinistres
• Expérience dans la traduction de formules ou de modèles de R vers Python
• Quelque exposition à C#/.NET ou aux environnements conteneurisés

En tant que nouveau·elle venu·e, vous rejoindrez une équipe diverse, hautement qualifiée et motivée, avec un fort ADN Tech, des collègues désireux de partager leurs connaissances et leur passion. Mais ce n'est pas que du travail, vous ferez également partie d'une équipe dynamique qui aime passer du temps ensemble et s'amuser, notamment karaoké, déjeuners d'équipe, sports ainsi que les « happy hours » occasionnels.

En Plus De Cela, Nous Vous Fournirons

• Salaire compétitif + bonus annuel
• Assurance santé, couverture dentaire et vision (incluant conjoint et famille)
• Contribution de l'entreprise au 401K
• Assurance vie
• Remboursement téléphone portable & Internet
• 25 jours de congés payés/an
• Avantage transport
• Abonnement salle de sport via ClassPass
• Allocation matériel informatique
• Développement professionnel & formations
• Convivialité d'équipe : rassemblements réguliers de l'entreprise et événements d'équipe

(LA VERSION FRANÇAISE PRÉCÈDE LA VERSION ANGLAISE) Akur8 is a fast-growing InsurTech scale-up on a mission to modernize how insurers assess, price, and manage risk. Our next-generation SaaS platform combines transparent machine learning, predictive analytics, and smart product design to turn complex insurance workflows into scalable, data-driven systems. Powered by expert engineering, data, product, and actuarial teams, Akur8 enables insurers to model risk up to 10x faster while maintaining transparency, explainability, and regulatory trust.

As our product suite expands, we are building an end-to-end platform supporting pricing, reserving, and forward-looking risk decisions — helping insurers operate efficiently in a complex environment.

Recognized Globally, Akur8 Has Been Featured In

• CB Insights’ Insurtech 50 (2025)
• CNBC’s InsurTech Top 150 (2025)
• InsurTech100 Global Insurtech Top 100 (2025)
• Professional Equality Index 97/100 (2025)

With 40+ nationalities across 8 global offices, we serve 320+ clients across 4 continents while maintaining a strong engineering and product culture. We are proud to be an equal opportunities employer, fostering an inclusive environment where diverse perspectives help shape better products and decisions. We’re looking for a Python engineer who loves translating complex mathematical and actuarial models into high-performance code and optimizing numerical computations. You’ll join a newly formed team building a cloud-native product for the insurance industry. Working closely with actuarial and data experts, this role focuses on the accurate, efficient implementation of domain-specific business rules , with a strong emphasis on numerical performance.

Code quality matters: implementations must be stable, readable, testable, and highly performant . A strong understanding of vectorized operations, parallelization, and efficient data structures is essential.

This role focuses on optimization and numerical libraries rather than system architecture or broad full-stack development. What You’ll Do

• Translate actuarial requirements (including prototype R code) into efficient, maintainable Python
• Optimize complex mathematical operations to run 10× faster using vectorization and algorithmic improvements
• Implement and refactor numerical Python functions with performance and correctness in mind
• Profile and improve existing codebases handling large analytical workloads
• Build reusable numerical utilities to support actuarial analysis and diagnostics
• Optimize computational bottlenecks in insurance reserving models
• Collaborate closely with actuaries and subject-matter experts
• Write clear, robust unit tests for numerical logic and edge cases

CORE TECHNICAL FOCUS NUMERICAL COMPUTING

• Implement domain-specific technical specifications using NumPy as the primary numerical tool
• Translate written requirements and mathematical definitions into efficient, testable implementations
• Apply vectorization and, where relevant, parallelism to process large data volumes
• Ensure numerical results can be returned to calling services at speeds as close to real-time as possible
• Actively participate in code reviews, providing and incorporating feedback with a focus on correctness, performance, and clarity

DATA & STORAGE

• Work with relational databases (e.g. PostgreSQL) and/or NoSQL-style data
• Confidently handle JSON-based data structures
• Use Polars or Pandas for structured data manipulation and analysis
• Translate between data representations as required (e.g. numerical matrix ↔ relational-style table ↔ dictionary / JSON)
• Collaborate with peers to review data modeling and transformation approaches

STATISTICAL & REPORTING TOOLS (Supporting Role)

• Implement statistical models using Statsmodels for modeling and diagnostics (secondary focus)
• Use Scikit-learn for ML workflow fundamentals (pipelines, metrics, validation — not core ML research)
• Review and validate statistical and analytical implementations with peers to ensure correctness and maintainability

ENGINEERING PRACTICES (CROSS-CUTTING)

• Implement features based on clear technical specifications and acceptance criteria
• Write readable, maintainable code that supports effective peer review
• Engage constructively in code reviews, both giving and receiving feedback
• Ensure implementations are well-tested and aligned with agreed technical designs

TECHNICAL ENVIRONMENT & ENGINEERING WORKFLOW TECHNICAL ENVIRONMENT

• Python (core language)
• NumPy, Polars / Pandas for numerical computing and data manipulation
• Statsmodels, Scikit-learn (supporting analytical tooling)
• PostgreSQL, JSON-based data storage
• AWS
• Wider company stack includes C#, .NET, Angular, Kubernetes

ENGINEERING WORKFLOW

• GitHub for version control, pull requests, and code review

• Engineers manage branches with an appropriate level of complexity

• Write clear commits and pull requests that are easy to review

• Actively participate in peer code reviews

• Jira for work tracking and delivery

• Work planned and delivered via well-defined stories

• Engineers estimate work, understand story points, and proactively advance or close tickets

• Ownership includes keeping ticket status up to date without reminders

• Confluence for technical documentation and shared specifications

• Engineers contribute to and consume documentation as part of normal development

Candidates must be team players with strong interpersonal skills, as well as:

• 3+ years of experience using Python for numerical computing
• Proven experience in writing production quality Python code
• Strong ability to turn mathematical, financial, or actuarial concepts into efficient code
• Ability to write clean, modular, testable Python
• Hands-on experience improving performance in analytical or numerical workloads
• Solid understanding of vectorized computing (e.g. NumPy), numerical accuracy, stability, and performance trade-offs
• Experience with packaging, virtual environments, and dependency management
• Comfort with agile workflow frameworks and management tools such as Jira
• High level of familiarity with git, GitHub, branching strategy, resolution of merge conflicts
• Constructively receives and gives peer review for code review and pull requests
• Works independently from stories and specifications written by non-engineering subject matter experts.
• Strong written and spoken English

BONUS skills (experience you may not have, but which will make you stand out if you do)

• Exposure to actuarial or insurance data
• Familiarity with reserving workflows, loss triangles, or claims data
• Experience translating formulas or models from R into Python
• Some exposure to C#/.NET or containerized environments

As a newcomer, you'll be joining a diverse, highly skilled and motivated team, with a strong Tech DNA, colleagues that are eager to share their knowledge and passion. But it’s not all work, you’ll also be part of a dynamic team that enjoys spending time together and having fun, including karaoke, team lunches, playing sports as well as the occasional ‘happy hour’.

In Addition To This, We Will Provide You With

• Competitive salary + annual bonus
• Health insurance , Dental and Vision coverage (including spouse and family coverage)
• 401K Company match
• Life insurance
• Cell Phone & Internet reimbursement
• 25 days of PTO/year
• Commuter benefit
• Gym membership via ClassPass
• IT equipment allowance
• Professional development & trainings
• Team fun: regular company gatherings and team events