Reda Abida
Ingénierie / Architecture
Services proposés
Diplômé d'un Master 2 en Ingénierie Financière et Modèles Aléatoires de Sorbonne Université, je possède une solide expérience en analyse quantitative, modélisation statistique et finance de marché. Mon parcours professionnel inclut un poste d'Analyste Quantitatif chez Axis Alternatives, où j'ai travaillé sur des projets complexes de valorisation des options, d'optimisation des réserves réglementaires et de développement d'outils de gestion en Python. Rigoureux, autonome et doté d'un excellent esprit d'analyse, je suis passionné par l'innovation et l'amélioration continue.
En outre, j'ai développé des compétences approfondies en data science, statistiques et machine learning. J'ai utilisé ces compétences pour mener des analyses de données complexes, créer des modèles prédictifs et optimiser des processus opérationnels. Ma maîtrise des outils de programmation comme Python et R me permet de traiter et d'analyser efficacement de grandes quantités de données pour fournir des insights précieux et faciliter la prise de décision.
Je suis à la recherche d'un CDI où je pourrai mettre à profit mes compétences en finance, programmation, data science et machine learning pour contribuer activement aux projets de l'entreprise.
Expérience
Analyste Quantitatif, Axis Alternatives
Dates d'emploi : Depuis Janvier 2023
- Développement et optimisation d'outils de valorisation des options et d'optimisation des réserves réglementaires.
- Modélisation des risques et réalisation d'analyses quantitatives complexes pour soutenir les décisions financières.
- Collaboration avec des équipes pluridisciplinaires pour améliorer les processus financiers et opérationnels.
- Utilisation avancée de Python pour la création d'algorithmes de modélisation et d'analyse de données.
Éducation
Master 2 en Ingénierie Financière et Modèles Aléatoires, Sorbonne Université
Date d'obtention : 2023
- Études approfondies en finance de marché, modélisation statistique, et méthodes quantitatives.
- Compétences en programmation (Python, R) pour l'analyse des données financières et la création de modèles prédictifs.
- Projets académiques incluant des études de cas sur la valorisation des options, la gestion des risques et l'optimisation des portefeuilles.
- Formation axée sur l'application des techniques de machine learning et de data science aux problématiques financières.
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