Über Fabrice
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Projekt- und Berufserfahrung
- PHAST SOLUTIONConsultant senior analyse quantitatif en Risque de CréditBANKEN & VERSICHERUNGENMärz 2023 - Heute (3 Jahre und 3 Monate)Paris, FrankreichProjet AROM (Baktesting des modèles IRB) |Société Générale▪ Construction des RDS LGD pour les exercices de backtesting et de revue annuelle surle périmètre Non-Retail (GE et PME).▪ Monitoring des algorithmes de chaînage et d'agrégation, analyse comparative entre leRDS de backtesting et celui de modélisation.Remédiation des obligations BCE |Société Générale▪ Intégration des recommandations de la BCE (algorithmes, calculs de perteséconomiques, actualisations) dans le RDS LGD PME.Migration des programmes de construction du RDS LGD GE sur SAS vers Dataiku|Société Générale▪ Élaboration de la stratégie et du planning pour la migration des programmes RDS LGDGE de SAS vers Dataiku.▪ Réalisation complète de la migration, rédaction des documentations associées, etgestion des ressources opérationnelles.▪ Suivi et compte rendu régulier aux sponsors du projet.Projet JUNON (Titrisation) |Société Générale▪ Réalisation d’un reporting détaillé sur les indicateurs de risque sur un portefeuilleNon-Retail (analyse des matrices de transition, volumétrie des obligors et évolutiondes encours par grade et par cohorte).
- Phast solutionAnalyste quantitatif junior en Risque de CréditBANKEN & VERSICHERUNGENOktober 2021 - Februar 2023 (1 Jahr und 4 Monate)Paris, FrankreichProjet Haussmann (périmètre Retail) |Société Générale▪ Revue de la Nouvelle Définition du Défaut (NDoD) : revue de la conformité de ladéfinition et des critères d’implémentation, challenge des critères d’implémentation,rédaction du rapport.▪ Revue des modèles IRB (PD, LGD) : Revue du RDS, revue et challenge de la RiskDifferentiation et de la Risk Quantification, simulation d’impact RWA, rédaction durapport.
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Ausbildung und Abschlüsse
- Master Économétrie et Statistique Appliquée ( ESA)Université d’Orléans2021Le Master ESA est une formation pluridisciplinaire qui relève de l’informatique décisionnelle et s’appuie sur un socle de méthodes qu’il est nécessaire de maîtriser que ce soit en statistique et économétrie (économétrie de la finance, données de panel, variables qualitatives, séries temporelles, économétrie semi et non paramétrique, modèles de durée, classification, etc.) et en Machine Learning (arbres et méthodes d’ensemble, régressions pénalisées, réseaux de neurones, SVM, NLP, Machine Learning interprétable, etc.). La plupart des enseignements sont assurés par des enseignants-chercheurs membres de l’équipe économétrie du Laboratoire d’Économie d’Orléans