Ludovic BEYEME

Credit Risk Quant/ Data Analyst / Business Analyst

Salaire / Taux journalier

Paris, France

Freelance

Peut venir sur site

Expertises

PythonGestion des risquesRequêtes SQLConformité réglementaireScrumJiraConfluence

À propos

Introduction

Senior Data Governance & Risk Analyst, spécialisé en gouvernance et qualité des données, risques de crédit et intégration des enjeux ESG. Expérience en environnements réglementés (IFRS 9, Bâle, ESG), avec une expertise en SQL, Python et fiabilisation des données pour le reporting et la prise de décision.

Liens

Expérience de travail

Analyste de données risques Climatiques & Environnementaux

Mobilize Financial Services

août 2024 - Présent

2 ans 3 mois

69340 Francheville, France

– Réalisation d'analyses de matérialité ESG à travers la cartographie des facteurs de risque et l'analyse des données financières. – Quantification des risques climatiques sur les portefeuilles de crédit à l'aide de stress tests fondés sur les données (risques physiques et de transition). – Contribution au reporting Pilier 3 ESG, incluant la préparation, la validation et la gouvernance des données. – Traduction des exigences ESG de la BCE en cadres d'analyse et méthodologies basés sur les données

Consultant Data scientiste risque de crédit

CACF

juil. 2023 - janv. 2024

7 mois

69340 Francheville, France

– Backtesting IFRS9 : Revue du protocole de backtesting IFRS 9, assurant la validité statistique des tests et la conformité réglementaire. – Convergence IRB IFRS9 : Assurer la convergence des protocoles de backtesting IRB et IFRS9. – Validation indépendante : Validation indépendante des rapports de backtesting IFRS9, assurant la performance et la fiabilité des modèles – Validation modèle: Validation PD Forward Looking IFRS9 – Documentation technique : Élaboration de documents technique visant à garantir la transparence et la traçabilité des modèles de risques

Data scientiste risque de Crédit

Desjardins

déc. 2020 - mai 2023

2 ans 6 mois

Montréal, QC, Canada

– Développement de paramètres IFRS9 : construction de paramètres IFRS9 : – PD Lifetime: Développement de structures à terme de probabilité de défaut – Durée de vie des crédits rotatifs : Conception d'un modèle d'estimation de durée de vie – Backtesting: backtesting des modèles PD, LGD, SICR, ECL, models de stress tests, CE – Stress test interne: Évaluer l'impact de la conjoncture économique sur les ECL

sas programmer/ BA Qualité de données

Desjardins assurance

nov. 2019 - déc. 2020

1 an 2 mois

Montréal, QC, Canada

– Analyse des besoins en données : Collaborer avec les équipes métiers pour identifier les besoins en données et concevoir des processus ETL avec SAS EG et Python. – Assurance qualité des données : Superviser la livraison des données en assurant leur conformité aux normes de qualité et en communiquant clairement les critères de performance aux parties prenantes. – Gestion qualité de données : Assurer le suivi des indicateurs de qualité données, proposer des actions correctives en cas d'anomalie dans les données. – Rédactions des différents livrables: Rédaction de documentation technico-fonctionnelle

Chargé d'études statistiques

BPCE Crédit Foncier

nov. 2016 - déc. 2018

2 ans 2 mois

Paris, France

– Créer un tableau de bord pour analyser les tendances de vente de crédits par secteur – Évaluation des garanties Hypothécaires – Développer, valider les modèles de prospection client


Formation

Conservatoire national des arts et métiers

Master sciences des Données, Data Science

Université Paris X Nanterre

Licence Sciences pour Ingénieur, Sciences pour Ingénieur

Université du Havre

DUT Génie Mécanique et Productique, Génie Mécanique et Productique

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