À propos de Mamadou
Ingénieur Data Science & IA diplômé de CentraleSupélec, j'accompagne les entreprises qui veulent transformer leurs données en décisions concrètes et mesurables.
Que vous cherchiez à automatiser un processus, construire un modèle prédictif, structurer vos données ESG ou simuler des scénarios financiers complexes (Monte-Carlo, LBO), j'interviens de la modélisation à la mise en production.
Mon profil est rare : je combine une rigueur mathématique de haut niveau (ex-prépa Louis-Le-Grand) avec une vraie expérience métier en finance, audit et conseil. Récemment au sein de l'équipe Ops d'un groupe d'investissement à Paris, j'ai automatisé des processus internes et conçu des tableaux de bord pour le suivi des participations - Python, SQL, Excel(Power Query), analyse financière à la clé.
Je ne livre pas des notebooks, je livre des solutions industrialisables, robustes et orientées impact.
Stack : Python · PyTorch · Scikit-learn · SQL · Spark · Docker · AWS
Domaines : ML/IA, Data Engineering, Finance Quantitative, ESG
Disponible en France et à l'international.
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km)
Expériences
- Groupe HLDData scientist & Digital analystCAPITAL-INVESTISSEMENTfévrier 2026 - Aujourd'hui (4 mois)Paris, FranceAu sein de l'équipe Ops de HLD Conseils (Groupe HLD, Paris 7e), j'interviens en tant que Data Scientist & Digital Analyst sur trois axes principaux : automatisation de processus internes, digitalisation des opérations et production d'analyses de données pour appuyer les décisions d'investissement.J'accompagne la transformation digitale d'un groupe de private equity en traduisant des besoins métiers complexes en solutions data concrètes - tableaux de bord, pipelines automatisés, outils d'aide à la décision - avec Python et SQL.
- Exco Nexiom,Ingénieur Alternantdécembre 2022 - septembre 2024 (1 an et 9 mois)Thion SA, Cours-la-Ville, France— Automatisation de la collecte et traitement de données ESG (CAC 40/SBF 120) via Py thon et API Reuters Eikon — Réduction du temps d'extraction de 80% — Création d'une base de données structurée pour l'audit — Modélisation financière par Monte-Carlo — Développement d'un en Python/VBA pour la valorisation d'entreprises (LBO) — Visualisation distributions de probabi des flux de trésorerie
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