Julien Gillibert

Gestion Tech de A à Z & Esprit Startup : Seul responsable du pilotage technique et de la livraison de l'infrastructure globale. Gestion autonome de la roadmap, arbitrages d'architecture et débrouille au quotidien pour sortir les fonctionnalités dans des délais records. • Moteurs Quantitatifs & Précision Financière : Développement d'algorithmes critiques pour le calcul de NAV (Valeur Liquidative), du ROI et du profilage de risque. Gestion d'une précision mathématique absolue sur les flux de données, exposée via des API optimisées pour les applications iOS/Android. • Architecture Backend & Flux Sécurisés [FastAPI / Python] : Conception d’une infrastructure scalable orchestrant en temps réel les données de marché, les interactions on-chain (Web3) et le branchement de passerelles de paiement sécurisées (Fiat/Crypto). • DevOps & Fiabilité [AWS / GitHub Actions] : Mise en place complète du pipeline d'intégration/déploiement continu (CI/CD) sur AWS (Lambda, EC2), et configuration de dashboards de monitoring Grafana couplés à un système d'alerting Slack automatisé pour garantir 100% de disponibilité.

Conception et développement de A à Z d'une application mobile permettant aux propriétaires de chiens de centraliser et partager les photos de leur animal dans un feed chronologique (comme un Instagram dédié à leur chien). • Backend [FastAPI / Python] : Conception de l'API REST, modélisation de la base de données et gestion des flux de données utilisateurs. • Frontend [React] : Développement de l'interface (feed chronologique, profil par animal, partage avec les proches) • Mise en production : Déploiement et mise en ligne complète de l'application en autonomie.

• Gestion et exécution d'ordres complexes sur l'ensemble des classes d'actifs (Obligations, Crédit, Marché Primaire, Actions, FX). Suivi macroéconomique quotidien et négociation des prix d'exécution avec les contreparties pour optimiser les coûts de transaction. • Data Analysis & Outillage Quantitatif : Modélisation et analyse de données financières à grande échelle. Développement de pipelines post-trade critiques : suivi du P&L, scoring des contreparties et TCA (Transaction Cost Analysis). • Modernisation de la Stack [Python / Pandas] : Migration complète des moteurs de calcul de risques et de valorisation depuis des architectures legacy VBA vers des environnements Python modernes et optimisés. • Fiabilisation & Performance [Pytest] : Optimisation des temps de calcul sur gros volumes et implémentation d'une couverture stricte de tests unitaires pour sécuriser les calculs financiers critiques.

• Gestion d'Actifs & Régulation Financière (Bâle III) : Expertise approfondie des contraintes réglementaires liées à la gestion d'actifs. Pilotage et implémentation du pipeline réglementaire Bâle III via le moteur AMPÈRE, garantissant la transparence des fonds et la conformité des reportings pour les autorités de contrôle. • Sécurisation des Flux de Salle de Marché & Middle Office : Compréhension globale de la chaîne de valeur du post-trade. Conception d'architectures de contrôle pour sécuriser le traitement des données financières et valider la conformité des opérations de marché. • Automatisation de Masse & Réconciliation de Données [Python / SQL] : Développement de scripts industriels pour automatiser la réconciliation de données financières complexes issues de sources hétérogènes. Élimination des processus manuels à risque et fiabilisation des bases de données transactionnelles. • Traitement de Données Quantitatives [Pandas] : Manipulation, nettoyage et agrégation de gros volumes de données de marché et de portefeuilles pour générer des métriques de risques et de conformité fiables à 100%.

• Rigueur Absolue & Analyse de Risques Critiques (VaR, P&L) : Suivi, contrôle et monitoring quotidien des indicateurs de risques financiers des desks de trading (Calcul de P&L, calcul de VaR - Value at Risk, et simulations de stress-tests macroéconomiques). • Valorisation & Connaissance Finance Approfondie (IPV & Sensibilités) : Maîtrise des modèles de valorisation des instruments financiers complexes. Calcul de l'IPV (Independent Price Verification) et analyse fine des sensibilités (Grecques) pour valider l'exposition des portefeuilles de la banque. • Traitement de Données Financières de Masse [Python] : Conception et développement d'outils algorithmiques pour ingérer, nettoyer et traiter de gros volumes de données de marché en temps réel. Remplacement des processus legacy (VBA) par des pipelines Python pour accélérer la production des reportings réglementaires. • Production de Reportings Réglementaires : Analyse quantitative et structuration de données complexes sous des contraintes de délais extrêmement serrées, pour garantir la conformité des reportings audités par les régulateurs financiers.