Description

J'aide les équipes finance, fintech et asset management à transformer leurs idées en outils fiables : pricing, backtesting, pipelines de données, automatisation de processus Excel/VBA, modélisation et reporting. Vous me confiez le besoin, je livre du code propre, testé et documenté — en français comme en anglais.

Ce que je peux faire pour vous :

➤ Développement Python (pandas, NumPy) : ingestion, nettoyage et analyse de séries temporelles financières

➤ Backtest et évaluation de stratégies (P&L, Sharpe, drawdown, robustesse multi-régimes)

➤ Pricing de dérivés en Monte Carlo (modèles stochastiques multi-sous-jacents, calibration empirique)

➤ Couverture dynamique multi-devises, calcul des grecques (deltas, finite differences)

➤ Web scraping, automatisation Excel/VBA → Python, scripts ad hoc et reportings

➤ Développement C++/C# (CMake, gRPC) et SQL (Oracle) pour les besoins plus exigeants

📩 Disponible immédiatement, en remote ou hybride . N'hésitez pas à me contacter pour discuter de votre besoin.

Langues

Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète

Préférences en matière de lieu de travail

En télétravail uniquement

Travaille majoritairement à distance

Laboratoire Jean Kuntzmann
Inertial Optimization Methods
CENTRES DE RECHERCHE
juin 2025 - août 2025 (2 mois)
Grenoble, France
Développement en Python d'outils d'optimisation de portefeuille appliqués à l'univers FTSE100, basés sur des algorithmes de gradient inertiels avec amortissement par Hessienne. Benchmarks contre stratégies classiques (1/N, PPT) et évaluation des métriques risque/rendement (Sharpe, drawdown).

Outils : Python (Numpy, matplotlib, pandas )
Python Finance quantitative optimisation de portefeuilles Algorithmes Risk Management
Ensimag
Structured Product Pricing Engine — C++, C#
BANQUE & ASSURANCES
janvier 2026 - avril 2026 (3 mois)
Grenoble, France
Conception et implémentation d'un moteur de pricing multi-sous-jacents (actions + FX) en C++/C# avec calibration empirique sur données historiques. Calcul de payoffs path-dependent, cash-flows et grecques (deltas). Optimisation Monte Carlo en C++, intégration via gRPC dans un système cross-langage.
C++ Finance quantitative Pricing FX Options Hedging
Ensimag
Statistical Arbitrage — Pairs Trading (Python)
CAPITAL-INVESTISSEMENT
décembre 2025 - janvier 2026 (1 mois)
Grenoble, France
Stratégie d'arbitrage statistique sur actions implémentée en Python. Pipeline de backtest (pandas) évaluant Sharpe ratio, drawdown et robustesse multi-régimes. Restitution graphique des performances historiques (Matplotlib).