À propos de Castillo
Data Scientist de formation, je dispose de solides compétences en mathématiques appliquées, statistiques, économétrie, modélisation et programmation.
Mes expériences en environnement bancaire et analytique m’ont permis d’affiner ma rigueur méthodologique, ma capacité d’adaptation et mon intérêt pour la valorisation et la visualisation des données, de leur traitement jusqu’à leur restitution via des outils de reporting interactifs.
Compétences principales :
- Développement, validation et backtesting de modèles statistiques et de machine learning
- Programmation : Python, SQL, R, SAS, VBA
- Visualisation et restitution des données : Power BI, Streamlit, R Shiny
Rigoureux, curieux et doté d’un bon esprit d’équipe, je m’épanouis dans des environnements où l’analyse, la modélisation et la compréhension des données sont au cœur des décisions.
N’hésitez pas à me contacter pour échanger sur vos besoins en Data Science, Statistique ou Analyse Quantitative.
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle limitée
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km)
Expériences
- CAL&F - Crédit Agricole Leasing & FactoringAnalyste Quantitatif Risques - Validation des ModèlesBANQUE & ASSURANCESseptembre 2024 - août 2025 (11 mois)Montrouge, France- Outils : Python, SAS, Excel, R.- Validation indépendante du modèle de PD Forward Looking sur le périmètre Retail Leasing.- Revue des travaux de suivi de performance (backtesting) des modèles IFRS9 et bâlois (Scores d’octroi, PD, LGD, ECL) : analyse de stabilité, du pouvoir discriminant, de la qualité d’ajustement (tests statistiques).- Rédaction de rapports détaillant les travaux effectués, les résultats obtenus, et les recommandations avec présentation en comité technique.
- Modal’XChargé d'Études StatistiquesEDUCATION & E-LEARNINGmai 2024 - juillet 2024 (2 mois)Nanterre, France- Outils : R, Excel.- Traitement et analyse de bases de données géolocalisées, visualisation des données, analyse en composantes principales (ACP) et utilisation de la carte de Kohonen pour le clustering.- Application de modèles statistiques spatiaux : modèles autorégressifs spatiaux (SAR) et modèles avec autocorrélation spatiale des erreurs (SEM).- Rédaction d’un rapport d’analyse sur l’impact des facteurs géographiques, sanitaires et sociétaux sur la propagation du COVID-19 à La Havane (Cuba) et présentation des résultats.
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- Master Data Science for Social SciencesUniversité Paris Nanterre2025Économétrie - Statistiques - Big Data et Informatique décisionnelle - Data Analytics et Data Lake - NLP - ETL