Datascientist expérimenté doté d'une expertise approfondie dans la modélisation et l'évaluation des risques financiers. Je possède une excellente maitrise de programmation notamment sur python et Vba.
Validation de modèle :
- Revue et validation initiale des modèles suivant
- score d'octroi
- calcul du RWA pilier 1 en IRBA ( PD, LGDD, LGDS, CEA)
- ICCAP dans le cadre du pilier 2 (mesure de la concentration, corrélation des défauts)
- moteur d'estimation des biens immobilier (Ml, GB classifier)
- Conception et déploiement du cadre de gestion du risque liée au modèle MRM
- rédaction de la politique MRM
- définition de cadre de modèle risk asssement
- conception d'un comité modèle
Gestion du risque de capital :
- Préparation du rapport de mesure et de surveillance des risques à destination de la Direction Générale
Missions d'audit effectuées :
- Risque de marché : modèle de mesure de risque de marché (VaR) , règlementation FRTB, gouvernance du risque de marché au sein du groupe LBP
- Lutte contre la fraude et financement du terrorisme dans les activités de marché : audit de la filiale asset management du groupe LBP , audit du modèle de classification de la clientèle à l'entrée en relation, audit du dispositif de criblage de la clientèle au cours et à l'entrée en relation, audit de la gouvernance associée à la gestion du risque LCBFT
- Gestion électronique des documents : Conception d'un algorithme de reconnaissance textuel afin de s'assurer de la cohérence entre les informations renseignées dans les bases clientèles (identité, revenue, domicile)
- Dispositif de qualité des données de CNP assurance : audit du dispositif QDD des données de calcul des capital requierement au titre de solva II , validation de la méthodologie de contrôle et de la gouvernance associée
Activités hors mission d'audit
- Référent risque de crédit
- Formation en statistique descriptive et en modélisation
- Backtesting de la performance du modèle de probabilité de défaut pour le calcul du RWA IRBA
- Mise en œuvre d'approche alternative de conception du modèle PD basée sur du machine learning (Arbre de décision, Gradient Boosting, bagging classifier )
- Participation à la validation du modèle de mesure du RWA au titre du risque opérationnel (modèle AMA , LD et LS)
Activités
- Conception de modèle économétrique et participation à l'écriture de papier de recherche économique
- Rédaction de fiche de risque pays
- Traitement et analyses des données de l'enquête statistique "Baromètre investissement et trésorerie des entreprises 2019"
Publications économiques
European SMEs: Filling the bank financing gap
- Painful destocking in sight for european corporates
- Big companies in emerging markets and SMEs in Europe tighten the noose on their suppliers and inventories
- CFA Franc turning 75: Central African countries under pressure