About Hamid
Expert en finance de marché et analyse quantitative, j’accompagne les institutions financières dans la valorisation de produits dérivés, la modélisation des risques de financiers et la validation et backtesting des modèles financiers.
🎯 Compétences clés
- Recueil et analyse du besoin métier.
- Finance de marché : produits dérivés(vanilles, exotiques)
- Valorisation et indicateurs de risque : VaR, Expected Shortfall, analyse des Grecques
- Modélisation des risques de crédit & contrepartie : PD, LGD, EAD, CVA, stress testing, backtesting
- Analyse quantitative et stochastique : Monte Carlo, calibration de modèles, modèles de diffusion (taux, equity, crédit, Forex)
- Data Science & Reporting : analyse et visualisation de données, Power BI, automatisation des processus
- Conformité réglementaire et approche Bâloise
- Coordination IT, suivi d’implémentation.
Mon approche combine rigueur, analyse et communication pour transformer les données complexes en décisions opérationnelles et stratégiques.
📍 France, Luxembourg, Belgique, Suisse ou à distance à l’international
French
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English
Fluent
Arabic
Native or bilingual
amazighe standard marocain
Native or bilingual
Can work on-site
Paris (up to 50km)
Experience
- BpifranceAnalyste Risque de Marché EquityBANKING AND INSURANCENovember 2025 - Today (7 months)Paris, France Contexte :Dans le cadre du renforcement de ses dispositifs de calcul du capital économique, la Direction des Risques Financiers de Bpifrance a engagé un projet de migration et d’industrialisation d’un moteur de calcul de la Value-at-Risk (VaR) Equity, historiquement développé en R.L’objectif de la mission est de migrer cet outil vers Python, afin d’améliorer la maintenabilité, la performance, la traçabilité des résultats et son intégration dans l’écosystème IT interne, tout en garantissant une parfaite équivalence méthodologique et numérique avec l’existant. Contributions principales :Migration d’un moteur de VaR Monte Carlo (Equity) de R vers Python :• Analyse approfondie et compréhension des modèles statistiques et probabilistes existants (VaR, simulations Monte Carlo,).• Reprise et reverse engineering du code R existant afin d’identifier les algorithmes, dépendances et flux de calcul.• Implémentation complète du moteur de calcul en Python, avec restitution de résultats strictement équivalents à la version R.• Conception d’une architecture de code modulaire, orientée performance, lisibilité et industrialisation.• Optimisation des calculs Monte Carlo (temps d’exécution, scalabilité, gestion mémoire).• Mise en place de tests de validation technique et fonctionnelle (comparaison R / Python, contrôles de cohérence).• Analyse et fiabilisation des flux d’entrée/sortie (fichiers Excel, formats de données).Mode de travail• Méthodologie agile• Collaboration étroite avec les équipes métier et techniques• Travail dans un environnement international et multidisciplinaire✅ Résultats obtenus• Migration réussie du moteur VaR avec équivalence complète des résultats R / Python• Amélioration significative de la maintenabilité et de la lisibilité du code• Réduction des temps de calcul et meilleure scalabilité
- Crédit Agricole CIBAnalyste risque de modèle - Validation des modèlesBANKING AND INSURANCESeptember 2023 - October 2025 (2 years and 1 month)Paris, FranceCrédit Agricole CIB (CACIB) est la banque de financement et d’investissement du groupe Crédit Agricole.Collaboration avec :Équipes métier, équipe conformité et risques, équipes techniques,Contributions principales :Validation des modèles de détection des abus de marché :
- Analyse des modèles existants et de leur cadre méthodologique. Reproduction et challenge des modèles utilisés par la banque.
- Backtesting et stress tests pour évaluer la stabilité, la robustesse et la sensibilité aux paramètres.
- Automatisation des processus : validation, visualisation, reporting.
- Revue critique des données, hypothèses et limites méthodologiques.
- Développement de tableaux de bord et reporting automatisé (Power BI).
- Rédaction de rapports de validation et de documentation technique.
Analyse quantitative en risque de contrepartie (CVA) :- Etude préalable et exploration de modèle de taux(G2++)
- Calcul des indicateurs de risque de contrepartie (EPE, EEPE, ...)
- Estimation des expositions de crédit via Monte Carlo
- Etude de la méthode de SA-CCR et documentation des méthodes de la Gestion du collatéral pour le calcul des risques.
- Documentation technique et formalisation des résultats
Mode de travail- Méthodologie agile
- Collaboration étroite avec les équipes métier et techniques
- Travail dans un environnement international et multidisciplinaire
✅ Résultats obtenus- Validation des modèles plus rapide et précise grâce à l’automatisation
- Amélioration de la traçabilité et de la documentation des validations
- Réduction significative du coût de calcul Monte Carlo
- Optimisation du capital réglementaire
- Meilleure mesure et gestion du risque
Environnement technique- Python(Pandas, NumPy, Scipy, Matplotlib), C++, SQL, DAX, VBA, Power BI, Git, Azure
Domaines fonctionnels :- Validation de modèles, risque de contrepartie, détection d’abus de marché, backtesting, reporting automatisé
- AttijariWafa Bank CIBAnalyste Quantitatif – Modélisation de la Volatilité et Pricing d’Options de Change (FX)BANKING AND INSURANCEFebruary 2022 - June 2023 (1 year and 4 months)Casablanca, MoroccoAttijariwafa Bank CIB, la banque de financement et d’investissement du groupe Attijariwafa Bank, acteur bancaire majeur en Afrique et au Maghreb.Collaboration avec :Équipes de trading FX & Commodities, équipes IT quantitatives.Contributions principales :Analyse quantitative et modélisation des options de change (FX Options)
- Conception et implémentation d’un pricer d’options de change (FX Options) et calcul des sensibilités (delta, gamma, vega).
- Construction de la surface de volatilité à l’aide de la méthodeVanna-Volga et calibration du smile de volatilité via le modèle SABR.
- Étude et modélisation de la dynamique de la volatilité EUR/USD pour une meilleure évaluation des produits dérivés de change.
- Implémentation d’un dashbord de hedging dynamique et de calcul du PnL pour le suivi des portefeuilles d’options.
- Développement d’outils automatisés en Python et VBA.
- Support fonctionnel sur les applications de flux financiers liées aux activités de trading.
Mode de travail :Approche agile en étroite collaboration avec les équipes de trading et de recherche quantitative, dans un environnement international et dynamique.✅Résultats obtenus :- Amélioration de la précision et de la rapidité du pricing des options FX.
- Optimisation de la couverture dynamique et réduction de la volatilité du P&L.
- Automatisation des calculs et gains de temps significatifs sur les analyses de risque.
- Meilleure intégration des outils quantitatifs dans les processus de trading.
Environnement technique :Python (Pandas, NumPy, SciPy, Matplotlib), VBA, Excel, Git.Domaines fonctionnels :Pricing d’options, modélisation de la volatilité, couverture dynamique, backtesting, gestion du risque de marché.
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Education
- Finance QuantitativeUniversité Paris 1 Panthéon SorbonneMaster 2
- Ingénieur en Modélisation et Informatique ScientifiqueEcole Mohammadia d'Ingénieurs.Ingénieur en Modélisation et Informatique Scientifique
Certifications
- Power BICoursera2020
- Machine Learning Foundations: A Case Study ApproachUniversity of Washington2020