Description

je conçois des solutions fiables, performantes et adaptées aux besoins de mes clients.

Que ce soit pour automatiser un processus, analyser des données, développer un algorithme, ou créer un outil clair et robuste, j’apporte une approche à la fois technique, structurée et orientée résultats.

Ce que je fais :

• Développement Python (automatisation, dashboards)

• Analyse & modélisation de données (finance, risk, pricing, optimisation, backtests)

• Outils sur mesure : Excel avancé, Dataiku, SQL, reporting dynamique

Languages

French
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LCL
Ingénieur quantitatif en risque de crédit
September 2024 - September 2025 (1 year)
94800 Villejuif, France
Conception et automatisation d'un dispositif pour anticiper la dégradation du risque de crédit mobilisant méthodes statistiques (régression, Random Forest) et traitement de gros volumes de données sous SQL (70M d'individus), avec création d'indicateurs et de métriques (dégradation de la Probabilité de Défaut). Le projet a impliqué la création d'indicateurs comportementaux et financiers (retards de paiement, variations d'exposition, ratios de liquidité, évolution de la probabilité de défaut) ainsi que la mise en place de métriques de performance et de stabilité (AUC, KS, PSI) afin de suivre la dégradation de la Probabilité de Défaut (PD) dans le temps et d'optimiser les seuils opérationnels de déclenchement des alertes.
Analyse de données Data visualisation Machine learning
Ministère de l'Economie et des Finances
Economiste Statisticien
September 2023 - March 2024 (6 months)
Bercy, Paris, France
Développement automatisé d'un dashboard interactif d'évaluation de l'impact du plan "France 2030" (54 Md€) sur la performance et la résilience des entreprises, intégrant des analyses statistiques (tendances, corrélations croisées, segmentation sectorielle) et un pipeline optimisé de traitement de données massives sous R et Excel.
Ministère de la transition écologique
Statisticien
April 2023 - August 2023 (4 months)
La Défense, France
Application de méthodes de classification non supervisée (CAH, K-means) afin d'établir une typologie socio-économique des territoires. Intégration des approches d'analyse multidimensionnelles (ACP, AFC, ACM) et des tests de corrélation (Pearson, Kendall, Cramer, Kruskal-Wallis) afin d'optimiser l'interprétation des dynamiques territoriales.