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Malt Strategy
Beyeme LudovicBL

Beyeme Ludovic

Crédit Risk Quant/sas développeur/Data analyste

€650/day
Paris, FR
3-7 years

Average response time: 1 hour

About Beyeme

En tant que chargé d'études en analyse avancée de la donnée, j'interviens principalement dans les domaines de la banque et de l'assurance (mais pas seulement, je reste ouvert à d'autres secteurs d'activité) sur des projets liés à la valorisation des données. J'utilise des outils tels que SAS et Python pour collecter, stocker et analyser les données de manière simple ou approfondie.

Dans le domaine bancaire, je possède une bonne connaissance de la norme IFRS 9 ainsi que des paramètres de gestion de risque de crédit associés.
Je possède également de bonnes connaissances en risques climatiques et son impact dans le domaine bancaire (E.S.G)

  • French

    Native or bilingual

Remote only
Primarily works remotely

Experience

  • MOBILIZE-FS
    Qaunt climate risk Analyst
    BANKING AND INSURANCE
    August 2024 - Today (1 year and 11 months)
    Paris, France
    Dans le cadre de l’intégration des risques climatiques au sein du système de gestion des risques :

     Analyse de matérialité : Faire la cartographie des risques de l’entreprise et établir les mécanismes de transmission des risques climatiques et environnementaux
     Quantification : Evaluer l’impact financier des risques climatiques et environnementaux sur les portefeuilles de crédit (stress test risques de transition, stress test risques physiques, analyse de scenarios
    climatiques)
     Contribution au rapport ICAAP Groupe – Risques climatiques : Définition et formalisation de la
     méthodologie de quantification des risques climatiques intégrée au rapport ICAAP.
     Pilier 3 ESG : contribuer à la production des reportings règlementaires du pilier 3
     Veille règlementaire : faire la veille réglementaire et proposer des méthodes d’évaluation des risques
    ESG alignées aux directives de la BCE.
    climat stress_test pilier 3 ESG GAR BTAR
  • CREDIT AGRICOLE
    Credit risk Quant ( model validation)
    BANKING AND INSURANCE
    June 2023 - August 2024 (1 year and 2 months)
    Paris, France
    Dans le cadre d’un audit du dispositif IFRS9 par la BCE, réalisation d’un pré-audit du protocole de backtesting des paramètres IFRS9
    afin de garantir la conformité des modèles et d’accompagner l'équipe de validation des modèles tout au long de la mission d’audit:

     Pilotage et coordination d’équipe :
    o Encadrement fonctionnel de 2 analystes quantitatifs (répartition des travaux, suivi de l’avancement, revue des livrables).
    o Animation des travaux de validation et rôle de référent IFRS 9 auprès des équipes internes.
     Protocole de backtesting IFRS9 : Faire la revue du protocole de backtesting des paramètres IFRS9, garantissant la validité statistique des tests ainsi que la conformité réglementaire.
     Convergence IRB IFRS9 : Assurer la convergence des protocoles de backtesting IRB et IFRS9.
     Validation indépendante : Validation indépendante des modèles (dont PD Forward Looking) et rapports de backtesting, assurant la performance et la fiabilité du dispositif IFRS9.
     Documentation technique : Élaboration de documents technique visant à garantir la transparence et la traçabilité des modèles de risques
     Audi BCE IFRS9 : Accompagner les équipes de validation et développement durant l’audit BCE.
    ifrs9 SAS pyhon backtesting stress_testing
  • Desjardins
    Data scientiste
    BANKING AND INSURANCE
    February 2020 - Today (6 years and 5 months)
    Montréal, Canada
    Au sein de la Direction Quantification et Prospection de Risques de Crédit, développer des solutions d'analyse profonde de la données pour gestion optimale du risque.
     Développement de modèles de gestion des risques de crédit IFRS 9 :
     Développer une structure à terme de probabilité de défaut (Time on Book depending)
     Développer un modèle d’estimation des durées de vie des crédits rotatifs
     Backtesting du model de probabilité de default (PD)
     Backtesting du model de LGD
     Test & Backtesting des modèles d’allocation du capital économique
     Mener des réflexions d’analytique avancée pour une gestion optimal du risque de crédit
    Environnement Dev : SAS EG
    SAS Macro Gestion des risques IFRS9
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  • Science des données
    Cnam
    2018
    Science des données

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Big Data
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SAS Macro
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