À propos de Moulay Abdellah
Ingénieur des ponts et chaussées, j'ai une expérience de +12 ans dans la Data Science et la finance quantitative. Au cours de mes expériences, j'ai acquis une expertise dans la modélisation et les techniques de Machine Learning et d’Intelligence Artificielle appliquées principalement à des fins de prévision dans les domaines de l’Energie et la Finance.
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Arabe
Bilingue ou natif
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km)
Expériences
- ENGIE - Entreprises & CollectivitésSenior Data ScientistENERGIEdécembre 2019 - Aujourd'hui (6 ans et 6 mois)Paris, FranceMission : Quantification des risques ‘‘volume’’ liés à la consommation de gaz : Analyse de la Data et développement de modèles de prévision de consommations.- Récupération, Cleaning et organisation de la donnée (Via API, base de données, fichiers plats, Web Scraping…).- Outils de réconciliation entre le CRM, le Pricer, les données de couverture financière et les flux Distributeur (GRDF) / Transporteur (GRT & TIGF).- Modèles de prévision Mid-Term pour les clients profilés et télé-relevés du portefeuille gazier d’Entreprises & Collectivités (Back-Test KPI volume et financier).- Mise-en-production des modèles de prévision.- Mise-en-échelle des Re-Forecasts du portefeuille (100,000 Re-Forecasts de clients par jour).- Impact du réchauffement climatique sur les prévision des consommations du portefeuille (Mise-à-jour des normales et recalcul des CARs).- Réconciliation entre les données du CED Back-Office et Front-Office (Journalisation des consommations profilées en plat et en profil et impact financier).- Etude de l’impact Covid sur le portefeuille de gaz B2B (Impact volume pendant la 1ère vague et Clustering du portefeuille pour le choix de la période de Calibration)Technos utilisées :- Pour la modélisation et la Data Analysis : R - Tidyverse.- Pour la mise-en-production : Azure, Docker, Plumber, Kubernetes.- Pour la mise-en-échelle : Spark - Databricks, R - Sparklyr - S3/AWS.
- BNP ParibasTrader propriétaireBANQUE & ASSURANCESjanvier 2011 - février 2012 (1 an et 1 mois)Paris, FranceGestion du Book de l’activité ‘‘Low Frequency’’ : Conception de stratégies, Backtesting, implémentation et mise-en-production.
- Récupération et organisation des données financières (Prix, volumes, capitalisations boursières, dividendes, recommandations…).
- Développement de stratégies de ‘‘StatArb’’ (Trading propriétaire utilisant des modèles statistiques) : Conception, Backtesting et optimisation.
- Implémentation et mise-en-production des stratégies dans des automates et gestion du workflow d’ordres.
- Société GénéraleTrader propriétaireBANQUE & ASSURANCESoctobre 2006 - décembre 2010 (4 ans et 2 mois)Paris, FranceGestion du Book de l’activité ‘‘Low Frequency’’ : Conception de stratégies, Backtesting, implémentation et mise-en-production.
- Récupération et organisation des données financières.
- Développement de stratégies de ‘‘StatArb’’.
- Application de techniques statistiques avancées telles que le Machine Learning.
- Implémentation et mise-en-production dans des automates.
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