Description

Data Scientiste and Financial engineer with several years of experience in major financial institutions, Tchidah combines in-depth expertise in financial modeling and quantitative financial risk management. He masters the functional areas of credit risk (IFRS 9, Basel/CRR/CRD, RWA, ICAAP/ILAAP, PD/LGD/ELBE/CCF models), interest rate risk (ALM, stochastic scenarios, IRRBB), and prudential regulations. His dual competence in applied mathematics (probability, statistics, optimization) and software development (Python, R, SAS, C++) enables him to design robust and operational quantitative frameworks.

Proactive and methodical, he delivers key added value by strengthening risk oversight and ensuring regulatory compliance in the era of Big Data…

Langues

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Paris (jusqu’à 50 km)

Caisse des Dépôts et de Consignation (CDC)
Quantitative Analyst | ALM Bancaire et Assurantielle
BANQUE & ASSURANCES
septembre 2025 - mai 2026 (8 mois)
Paris, France
Identification des chocs de taux qui empêcheraient les filiales financières regulées, FFR (GLP, LBP, CNP, BPI, SFIL) de remonter des dividends au Groupe CDC, en utilisant une approche structurelle de type Merton :
• Analyse de la sensibilité des bilans aux chocs de taux et calcul des indicateurs : EVE, MNI/NII, KRD, DV01/PV01
• Modélisation des cash-flows : NMD, prépaiement, renouvellement, dynamique du bilan, projection des passifs,
• Développement de modèles déterministe et stochastique (GSE), Reverse stress test, Sensitivité multi-annuelles.
SOCIETE GENERALE
Quantitative Analyst | Risque de Crédit RWA & ESG
BANQUE & ASSURANCES
juin 2025 - janvier 2026 (7 mois)
Paris, France
Construction d'un moteur de calcul de l'impact RWA des anomalies Data Quality sous RShiny:
• Inventaire des source, collecte et préparation des données, Définition du modèle de preuve audit (logs…)
• Formalisation des hypothèses, formules RWA (SA & IRB), liste des anomalies et des scénarios de corrections
• Conception de l'architecture applicative, Dev des fonctionnalités, Tests, Industrialisation et Déploiement Structurer et renforcer le dispositif DQ SGRF en appui aux projets ESG by Design, Mega Loan Tape, CRR3, DARE
• Définition et formalisation du dispositif Data Quality, Analyse des root causes des anomalies, Comitologie
• Développement et automatisation des contrôles DQ : Exhaustivité, validité, unicité, exactitude, cohérence…
• Construction d'un score de sévérité des anomalies, mise en place de Dashboards et de reporting par projet
BNP Paribas
Quantitative Analyst | Risque de crédit LGD FL IFRS9
BANQUE & ASSURANCES
mars 2022 - novembre 2024 (2 ans et 8 mois)
Paris, France
LGDD Forward-Looking (Projet ReBOOT, IRB Repair) :
• Collecte et préparation des données, création du RDS, Analyse de la liste des keys drivers
• Identification de la présence du forward-looking : le cure rate et la LGD vs les variables économiques
• Segmentation (Risk Differenciation) et association des classes homogènes de pertes (Risk Quantification) NPL Shortfall :
• Développement du moteur de calcul (mise en œuvre des guidelines BCE sur les NPL : CRR2, Addendum, SREP)
• Gestion de la qualité des données (collatéraux, provisions, haircuts), Automatisation du dashboard/reporting
• Analyse et explications des variations QQ-1/YY-1 , Stress-test EBA du portefeuille, Projection du shortfall à 5 ans
• Analyse des écarts vs groupe, calculs d'impacts capital (P2G, P2R, RWA), animation du comité de pilotage Coût du Risque Crédit (Cost of Risk, CoR) :
• Développement du moteur Python pour le calcul du CoR, Simulations et calculs d'impact des write-off
• Identification des raisons de variation du CoR (des dotations, reprises/annulations et pertes non couvertes) Provisionnement Statistiques (ProvStat) :
• Développement du moteur SAS et automatisation des contrôles mensuels pour les contrôles ProvStat
• Recalibrage des taux, réallocation des provisions et backtesting des provisions individuelles et statistiques Administrateur de bases de données – IFRS 9 DataMart :
• Développement d'outils SAS, SQL, VBA pour l'automatisation et le contrôle de la qualité des données
• Analyse et résolution des anomalies de données en coordination avec les équipes IT, Risque, Finance et Data.