Dorian Lagadec

En tant que Data Strategist chez Morgan Stanley, j’ai soutenu et amélioré le travail de deux équipes. Mes efforts étaient partagés entre un département mondial d’ingénierie des données et une équipe dédiée aux taux US électroniques à NYC.

🔹 Contributions Clés :

🔍 Ingénierie des Données :

Collaboré avec une équipe mondiale pour fournir des applications de données unifiées et à faible latence, permettant un catalogage, une requête, une analyse et une curation des données sans faille entre les desks. Assuré la qualité des données pour des prises de décision optimales.

📈 Systèmes de Trading :

Soutenu le développement de systèmes de trading et de couverture systématiques pour l’équipe des taux US, améliorant la capacité des traders à utiliser des signaux statistiques. Ma recherche en apprentissage automatique a contribué directement à l’amélioration du PnL.

🛠️ Amélioration des Processus :

Aidé à l’adoption de meilleures pratiques de codage, documentation, test, et livraison continue au sein de l’équipe de trading, promouvant des méthodologies de développement plus efficaces.

🤝 Collaboration :

Facilité le travail d’équipe entre les équipes mondiales, y compris les ingénieurs en données, les ingénieurs logiciels, les modélisateurs, et les responsables des risques, assurant la réussite de projets complexes.

🔹 Compétences et Technologies :

💡 Compétences Douces :

Amélioration de mes compétences en travail d’équipe, gestion de projet, et communication avec des profils divers.

🔧 Compétences Techniques :

Perfectionnement de mes compétences en data science, ingénierie des données, Linux, Bash, Python, diverses bases de données, et développement full-stack.

🔹 Évolution Personnelle :

Ce rôle m’a transformé d’un data scientist en un développeur full-stack aguerri, capable de contribuer à toutes les étapes du cycle de vie d’un projet. Il a également affiné mes compétences en communication et collaboration avec des experts de divers domaines.

Chez Kanopy AM, une société d'investissement parisienne spécialisée dans les actions européennes de moyennes à grandes capitalisations, j'ai joué un rôle clé en reliant les idées d'investissement à des stratégies concrètes. En collaboration avec le Directeur des Investissements, le Directeur Technique et le Gérant de Portefeuille, j'ai traduit des recherches innovantes en stratégies d'investissement pratiques et géré une équipe de quelques data scientists juniors.

🔹 Réalisations Clés :

📊 Contributions aux Projets :

Répondu à des appels à projets de grands assureurs européens en traduisant des idées conceptuelles en algorithmes d'investissement rigoureusement testés pour des décisions à faible fréquence.

🛠️ Développement d'API :

Créé des APIs pour permettre à l'équipe de recherche de requêter efficacement les données de l'entreprise, accélérant ainsi le processus de recherche.

📈 Tests de Stratégies :

Testé de nombreuses stratégies d'investissement basées sur des recherches en finance statistique et comportementale, affinant notre approche avec des insights empiriques.

🚀 Nouveau Régime d'Allocation :

Développé et déployé un nouveau régime d'allocation en utilisant Docker, améliorant notre processus d'investissement avec des technologies modernes.

📚 Montée en Compétences et Formation :

Contribué à la montée en compétences de l'équipe en machine learning et donné une conférence à des étudiants en finance aux côtés du CIO.

🔹 Compétences et Technologies :

💬 Compétences Douces :

Excellence en communication, en collaborant avec des experts financiers, des équipes de vente, marketing et techniques.

🔧 Compétences Techniques :

Acquisition de connaissances approfondies en finance, réglementation européenne, gestion de portefeuille, ainsi que des compétences techniques en Python, Django, Docker et Bash.

Chez Avisia, au sein du département Risques, j'ai contribué à des projets de data science impactants qui ont renforcé les capacités de nos clients et fourni des insights précieux. Mon rôle consistait à moderniser des algorithmes, développer des outils interactifs et former des consultants.

🔹 Réalisations Clés :

🏦 Modernisation du Scoring de Crédit :

Pour une banque de consommation française, j'ai utilisé Dataiku DSS pour moderniser l'algorithme de scoring de crédit. J'ai démontré qu'une solution plus simple pouvait remplacer l'algorithme existant rapidement et amélioré les métriques de scoring avec des régressions avancées basées sur des arbres.

📊 Tableau de Bord Interactif :

Créé un tableau de bord interactif pour une institution publique française en utilisant la théorie des graphes et la visualisation pour mettre en évidence les tendances et les modèles dans les faux avis sur Google Reviews et TripAdvisor.

📚 Montée en Compétences des Consultants :

Animé des conférences internes sur le traitement du langage naturel et la Blockchain pour former les consultants, renforçant ainsi leur capacité à saisir de nouvelles opportunités commerciales pour l'entreprise.

🔹 Compétences et Technologies :

💬 Compétences Douces :

Développement des compétences en conseil, y compris le diagnostic des problèmes clients et la suggestion de solutions à forte valeur ajoutée. Amélioration de ma capacité à communiquer des concepts complexes de manière efficace grâce aux sessions de formation internes.

🔧 Compétences Techniques :

Acquisition d'une expérience pratique avec Python, SQL, Dataiku DSS et les APIs, approfondissant ainsi mon expertise technique en data science.

🔹 Évolution Personnelle :

Ce rôle a marqué une transition cruciale de l'université à l'industrie, approfondissant ma compréhension de la gestion des risques et démontrant comment la data science peut fournir des solutions pratiques et concrètes.