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France

Nantes, Pays De La Loire, France

Data scientist au sein d'une équipe de recherche de 3 personnes ayant pour objectif de réduire le temps d'arrêt d'un accélérateur à particules.Projets : - Etude de différents algorithmes de machine learning (CBLOF, IForest, GMM) et de deep learning (LSTM, GRU, Autoencoder) pour surveiller et détecter des anomalies dans des séries temporelles dans une base de données de plusieurs téraoctets. - Identification de la cause des anomalies (K-means, kernel K-means).- Mise en place d'un framework d'active learning appliqué aux séries temporelles dans le cadre d'une collaboration inter-accélérateurs à particules en France

Projet de recherche au sein d’une équipe de 3 personnes ayant pour objectif de mesurer les biométriques à partir d’images issues d’échographies de grossesse pour détecter en amont des malformations et maladies prénatales.Utilisation de CNN et de transfer learning pour détecter et localiser des structures d’intérêts.

Analyste au sein d’une équipe de 5 personnes, travaillant pour 5 banques régionales, ayant pour objectif la production, la conception, la mise en place, l’automatisation et le déploiement à plusieurs caisses régionales des processus de production des indicateurs de liquidité, risque de contrepartie et taux de change (Bâle 2 et IFRS9).Missions : - Conception, mise en place, automatisation et déploiement à plusieurs caisses régionales des processus de production des indicateurs de liquidité (SQL, VBA, SAS).- Production des indicateurs de liquidité, contrepartie, taux de change et assurer le reporting des contraintes réglementaires (Bâle 2, Bâle 3 et IFRS9) pour une portefeuille de 6Mds.- Étude des segmentations clientèles.- Vérification de la cohérence des opérations effectuées avec les décisions des Comites Financiers.- Contrôle au quotidien le respect des règles et limites fixées par les Politiques Financières.- Accompagnement au déploiement d’une culture DataProjets : - Mise en place et automatisation d’une segmentation clientèle permettant de réduire la couverture de liquidité de 442 M€ pour un gain de 2M€ par an.- Mise en place et automatisation d’un modèle d’écoulement permettant de réduire la couverture de liquidité de 258 M€ pour un gain de 1,2 M€ par an.- Mise en place d’une cartographie ESG (actifs Green, émissions de carbonne, impact...).

- Automatisation des processus de production (SQL, VBA, SAS)- Élaboration des tableaux de bord pour évaluer les risques financiers, mesurer la sensibilité et l’exposition aux risques de taux et de liquidité. - Modéliser différents impacts économiques, prévoir les échéances majeures. - Recherche et étude de montages financiers pertinents pour couvrir les risques de marché.

Région De Rennes, France

Mémoire de Recherche préparé sous la direction de M.Franck Martin :La relation entre les spreads de taux souverains et les primes sur les CDS

Master For Smart Data Science, Mention Très Bien

Un pilier théorique et méthodologique qui recouvre les modèles et les méthodes d’apprentissage automatique, de statistiques en grande.

Master, Banque-Finance, Spécialité Ingénierie Économique Et Finance, Mention Bien

Econométrie approfondie (Econométrie de la finance, Econométrie des panels, Séries temporelles multivariées) Compétences du datascientist.

Licence, Business/Managerial Economics, Mention Assez Bien

Microéconomie, macroéconomie, comptabilité approfondie, marketing, commerce international, finance internationale, droit (des contrats.