À propos de Fabien
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Capacité professionnelle complète
Expériences
- BNP PARIBASDATA ANALYST/BUSINESS ANALYST - CREDIT RISK - POWER BIBANQUE & ASSURANCESdécembre 2022 - Aujourd'hui (3 ans et 5 mois)Paris, France• En étroite collaboration avec le Directeur des Risques • Contexte remontée des taux • Périmètre BCEF • Crédits à la consommation France • Production Nouvelle, Stocks, Recouvrement • Power BI • Collecte de données • Modélisation des données • Conceptualisation et construction d'un dashboard économique et d’un dashboard avancé de suivi et pilotage de la marge/rentabilité/risque via KPI's/OKR • Analyse Rentabilité/Volume/Marge Client par produits/dimensions clés • Évolutions temporelles/classement (périodique/cumulée) des indicateurs financiers par dimensions clés • Dimensions explicatives des variations temporelles consécutives/Year Over Year/Period Over Period • Dimensions clés/Top Segments/Profiling optimisant les indicateurs financiers • Sociologie clients à fort potentiel • Diagramme de Pareto des indicateurs financiers par dimensions clés • Arbres de décomposition des indicateurs financiers par dimensions clé • •Prédictions taux à l’aide de séries temporelles • Projections financières/Scénarios dynamiques : impact de la variation des taux et de l’elasticité volume/taux sur les indicateurs financiers • KPI’s Target Vs Réalisé • Balance âgée des marges par tranches de durée • Variables de travail : volumes de prêts, durées, montants, taux, intérêts, marges bancaires, marges commerciales, rentabilité, probabilités de défaut, encours moyens, dotations, pertes attendues (EL), libérations, pnc, coût du risque, etc.
- AUTOENTREPRENEURDATA ANALYST/SCIENTIST - QUANTITATIVE TRADER - MARCHE SPORTIF TENNIS (BETFAIR, BETDAQ, ETC.)SPORTjanvier 2020 - décembre 2022 (3 ans)Colombes, France• Gestion de projet • Spécifications techniques/fonctionnelles • Collecte de données • Modélisation des données • Analyse fondamentale : mesure, recherche forces/faiblesses des joueurs et confrontation, dans différents scénarios de jeu • Modélisation (Stochastique et Machine Learning) du risque de crédit (approche A-IRB : PD, LGD, EAD, M) • EL, EMG • Evaluation des scénarios et edges/opportunités d'investissement/trading pré-match/intra-match (IFRS9 PIT PD: contextuel) • Modélisation de la volatilité du marché pré-match et intra-match • Arbitrage risque/profit, probabilité/rentabilité • Investissement/trading via achat (Back) ou vente (Lay) des côtes • Optimisation financière • Backtesting du modèle • Intervalle de confiance • Segments clés de la marge, rentabilité, risque
- SOCIÉTÉ GÉNÉRALECONSULTANT AMOA - DATA ANALYST - RISKBANQUE & ASSURANCESjanvier 2016 - décembre 2018 (3 ans)Luxembourg, Luxembourg• Travaux de maîtrise d’ouvrage portant sur l’alimentation des calculateurs risques centraux • Analyser le besoin métier et le transcrire en spécifications fonctionnelles détaillées.• Homologuer la solution en lien avec les équipes IT et avec le métier • Réaliser des analyses de data mining • Environnement règlementaire sous les accords de Bâle, IFRS9 • Proximité et visibilité sur : PD (Logistic Regression, Linear and Quadratic Discriminant Analysis, Decision Trees, Random Forests, Gradient Boosting, etc.) • LGD (Ordinary Least Squares – Linear Regression, Ordinary Least Squares with Beta Transformation, Beta Regression, Ordinary Least Squares with Box-Cox Transformation, Regression Trees, etc.) • EAD • CCF • Expected Loss (EL) • Risk Weighted Assets (RWA) • Provisions • Réserves • CAR (Capital Adequacy Ratio) • Unexpected Loss (UL) • Capital Règlementaire • Capital Économique • Value at Risk (VaR) • Common Solvency Ratio Reporting (COREP) • LCR NSFR
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Formations
- MASTER 1 FINANCEUNIVERSITÉ DAUPHINE PARIS IX2003
- DESS (MASTER 2) AFFAIRES INTERNATIONALES (Master / Titre d'ingénieur)UNIVERSITÉ DAUPHINE PARIS IX2004
Certifications
- MOOC : MODÉLISATION DE BASE DU RISQUE DE CRÉDIT POUR BÂLE/IFRS 9 AVEC R/PYTHON/SASBLUE COURSES2021
- MOOC : MODÉLISATION DU RISQUE DE CRÉDIT EN PYTHON : PD, LGD, EAD (CCF), ELUDEMY2021