À propos de Abdessamad
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Expériences
- London Stock Exchange Group (LSEG)Senior Data Scientist | Finance, durabilité et risque climatiqueBANQUE & ASSURANCESjanvier 2020 - Aujourd'hui (6 ans et 5 mois)Paris, FranceConception et développement de modèles quantitatifs et de produits data pour des gérants d'actifs institutionnels, depuis la collecte des données brutes jusqu'aux datasets prêts pour la production (macroéconomie, finance, durabilité (ESG) et risque climatique) au service de stratégies d'investissement systématiques.• Implémentation de modèles statistiques et de machine learning (supervisés, ACP, clustering, indicateurs composites) et construction de features quantitatives sur des séries temporelles macroéconomiques, financières, de durabilité et de risque climatique pour transformer des données brutes en signaux actionnables pour des stratégies d'investissement systématiques• Validation de modèles par analyse transversale et backtesting temporel• Identification, évaluation et intégration de nouveaux datasets selon les cas d’usage des investisseurs et les besoins de recherche• Mise en place de workflows de contrôle qualité des données (valeurs manquantes, aberrantes ou incohérentes) à grande échelle• Développement d'applications data en production sur AWS, avec optimisation des temps d'exécution et de la mémoire, automatisation des workflows et mise en place de frameworks robustes de tests et de validation• Sélection de produits data livrés :- Scoring ESG des pays avec atténuation du biais lié au niveau de revenu- Scoring du risque de défaut souverain à partir de données macroéconomiques, financières et ESG- Scoring de l’exposition des pays au risque climatique- Scoring des pays sur l'atteinte des Objectifs de Développement Durable (ODD)• Co-auteur d’un article de recherche avec FTSE Russell sur des indices d’obligations d’État alignés sur les ODD• Co-encadrement d'étudiants (ENSAE) sur un projet de recherche en statistiques appliquéesTech stack : Python (Pandas, NumPy, SciPy, Scikit-learn, Statsmodels, Matplotlib, Seaborn), SQL, AWS (S3, Redshift, EC2, Athena, Lambda), Git, Jenkins, Docker
- FramatomeIngénieur modélisation mathématique et simulation (Python) | NucléaireENERGIEmai 2016 - août 2019 (3 ans et 3 mois)La Défense, France• Développement d'applications Python pour le traitement et la valorisation de données d'ingénierie complexes (extraction, nettoyage, transformation, text-mining, analyse statistique)• Modélisation mathématique et simulations numériques (statiques, dynamiques, linéaires et non linéaires) sous Python pour le dimensionnement de générateurs de vapeur de réacteurs nucléaires• Gestion d’un logiciel de simulation dédié à l’analyse des vibrations induites par l’écoulement (FIV)• Encadrement d’un stagiaire et animation de formations internes et externes en simulation numérique• Responsable technique sur des projets nucléaires en Afrique du Sud (4 M€)
- SINTEF OceanIngénieur en simulation numérique et expérimentation (stage de fin d'études)ENERGIEavril 2015 - septembre 2015 (5 mois)Trondheim, NorvègeÉtude des vibrations et des interactions fluide-structure des éoliennes du parc offshore de Dudgeon.• Analyse structurelle d’éoliennes par simulation numérique• Développement d'applications Python/MATLAB pour générer et traiter des données expérimentales• Développement de nouveaux outils Python/MATLAB pour améliorer le protocole expérimental
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Formations
- Diplôme d'ingénieur - Grande École d'ingénieursÉcole Centrale Lyon2015Formation généraliste à forte composante en mathématiques appliquées, statistiques, physique, simulation numérique, programmation et énergie.
Certifications
- Advanced Statistics for Data ScienceThe Johns Hopkins University (Coursera)2025
- Applied Data Science with Python SpecialisationUniversity of Michigan (Coursera)2019