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-Suivi quotidien des positions de trésorerie via le fichier SRM Daily Cash Position : contrôle des soldes bancaires (HSBC, ING, IHB) en multi-devises ($/€), et analyse de la position nette incluant les appels de marge BNP. -Mise à jour du fichier Forecast 2024 à partir des données exportées de CXL (Cash Management et Invoice Manager) afin d’anticiper les besoins de trésorerie à court et moyen terme. -Analyse des variations du compte BNP CFL : identification des mouvements entrants et sortants impactant directement le cash disponible ; détection des tendances (positives ou négatives) pour ajustement de la position. -Suivi du fichier IHB Position 2024 afin d’identifier les besoins de financement intra-groupe (IHB) et coordination avec les entités internes pour optimisation de la position consolidée. -Reconciliation des données SRM Daily Position vs Trial Balance : vérification des paiements à recevoir / à payer, contrôle des margin calls EOD, des frais, des primes et du P&L. -Suivi des SBLC (Standby Letters of Credit) via le fichier Encours LC Émises 2024 : enregistrement complet (dates, montants, devises, entités, références) et planification de leur intégration dans SAP, y compris reprise historique depuis 2023. -Participation à l’amélioration continue du pilotage cash via la centralisation et la fiabilisation des données de position, des prévisions et des engagements.

-Quantitative Risk & Compliance Manager spécialisé dans les marchés de l’énergie (gaz & électricité) -Expertise en conformité EMIR Refit : automatisation du reporting réglementaire et validation des flux de données -Collaboration quotidienne avec les équipes Risk & Trading pour la modélisation des risques et le suivi des indicateurs -Maîtrise des instruments dérivés : futures, forwards, swaps, options (vanilla et exotiques) -Pricing via modèles quantitatifs : Black-Scholes, Hull-White, simulations de Monte Carlo -Gestion de la couverture dynamique : calcul de greeks, stratégies de hedging multi-actifs -Mise en œuvre et suivi de la Value-at-Risk (VaR), stress tests, P&L explain -Modélisation de l’exposition au risque : EAD (Exposure at Default), PFE (Potential Future Exposure), CFaR -Bonne compréhension des mécanismes physiques et financiers des marchés (balancing, nomination, courbes forward) -Validation des Market Data (ICE, EEX, Bloomberg) et contrôle de la qualité des inputs pour les risk engines -Intégration de scénarios dans l’ALM et projection des flux sous contraintes de marché Outils : Python (pandas, NumPy, scikit-learn, QuantLib), SQL, Power BI, Excel/VBA Solide culture en mathématiques financières, instruments structurés et régulations de marché Profil hybride combinant rigueur analytique, maîtrise des risques, et compréhension opérationnelle des desks énergie

-Implémentation de modèles prédictifs de cash-flow (LSTM, Prophet) -Création de dashboards interactifs avec visualisation du P&L en temps réel -Simulation de stress-tests financiers selon hypothèses de marché -Application de techniques de discounted cash flow (DCF) et value-at-risk (VaR) *Technologies : Python, Flask/Django, Streamlit, Plotly, PostgreSQL)*

-Time series modeling (ARIMA, GARCH) appliqué aux flux de trésorerie -Factor modeling et régression multi-variable sur données P&L -Détection d’anomalies (outliers) dans les séries financières via méthodes statistiques robustes -Manipulation avancée de données financières via Python (pandas, NumPy), SQL -Backtesting d’hypothèses financières sur historiques de données