Description

Consultante en finance quantitative et data science, spécialisée en finance de marché et gestion des risques.

J’interviens sur des projets de modélisation, analyse statistique et valorisation financière, en mettant l’accent sur la précision des données et la qualité des livrables.

Intéressée par les missions combinant finance, analyse du risque et data, au service de la performance et de la stratégie financière.

Langues

Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète

Préférences en matière de lieu de travail

Accepte de travailler sur site

Paris (jusqu’à 50 km)

LA BANQUE POSTALE
Analyste quantitatif/ Modélisation ALM
janvier 2025 - Aujourd'hui (1 an et 5 mois)
Paris, France
• Développement du modèle de dépôts à vue des personnes physiques (DAV PPH) de la Banque Postale pour analyser l'écoulement des dépôts en fonction des tranches d'âge des clients de la banque.
• Extraction et traitement des données clients depuis le datawarehouse de la banque à l'aide du logiciel SAS.
• Étude exploratoire des dépôts à vue (DAV PPH) de la Banque Louvre Privée à l'aide de Python (pandas, matplotlib, seaborn) : analyse statistique, détection de tendances et visualisation des flux de dépôts.
Programmation Python SAS Modélisation
Quanteam,
Analyste quantitatif en risque de marché.
avril 2024 - octobre 2024 (6 mois)
Paris, France
• Mise en œuvre des modèles de calcul de la VaR (Méthode historique, Variance Covariance, Monte Carlo) et de la Streessed Var (SVar) ainsi que de l'ES en prenant en compte les contraintes réglementaires.
• Mesure des sensibilités, réalisation de stress tests et analyse des PnL pour les positions de trading.
• Réalisation des tests de backtesting pour valider les modèles de risque de marché dans le cadre des réglementations Bâle IV et FRTB.
• Analyse et traitement d'un portefeuille d'options sur actions
Options Programmation Python Finance de marché
Société Générale,
Assistant gérant de portefeuille d'actions
février 2023 - juin 2023 (4 mois)
Casablanca, Morocco
• Suivi et analyse financière des entreprises cotées en bourse.
• Extraction et traitement des données clients depuis le datawarehouse de la banque à l'aide du logiciel SAS.
• Valorisation des entreprises cotées en bourse en utilisant la méthode Discounted Cash Flow (DCF) et la méthode patrimoniale.