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Thomas QuarckTQ

Thomas Quarck

Quantitative Analyst

300 €/jour
Montpellier, FR
0-2 ans

Délai de réponse moyen : 1h

À propos de Thomas

Diplômé en Probabilités et Modèles Aléatoires, je propose mes services aux organisations qui ont besoin de modéliser l'incertitude, d'analyser des données complexes ou de développer des outils quantitatifs robustes.
Mes interventions couvrent notamment : la modélisation probabiliste et stochastique, l'analyse statistique de données, la simulation (Monte Carlo, chaînes de Markov...), et le développement d'algorithmes sur mesure (Python / R).
Bien que récent dans le monde du freelancing, j'apporte une formation mathématique solide et une rigueur scientifique sur chaque mission. Je suis particulièrement adapté aux contextes où la modélisation de l'aléatoire est au cœur du problème : finance, assurance, data science, recherche appliquée.
Disponible rapidement, contactez-moi pour échanger sur votre besoin.
  • Français

    Bilingue ou natif

  • Anglais

    Capacité professionnelle complète

  • Allemand

    Capacité professionnelle limitée

En télétravail uniquement
Travaille majoritairement à distance

Expériences

  • Institut de Mathématiques d'Orsay / CNES,
    Quantitative Research Intern
    avril 2025 - septembre 2025 (5 mois)
    3630 Park St, Jacksonville, FL 32205, USA
    - Algorithmic Optimization: Implemented the Hungarian Algorithm (Python) to solve assignment problems on synthetic satellite imagery.
    - Stochastic Modeling: Developed a 1D Poisson Point Process model to identify the critical noise threshold guaranteeing signal recovery.
    - Performance Analysis: Benchmarked against standard libraries (scipy) and conducted stress-tests on large datasets.
  • EDF LAB (R&D),
    Stochastic Modeling & Reliability Intern
    juin 2023 - septembre 2023 (3 mois)
    91120 Palaiseau, France
    - Mathematical Modeling: Modeled critical systems using Markov Processes to compute Mean Hitting Times to failure.
    - High-Performance Computing: Solved large-scale linear systems (215 states) by Matrix algorithms to memory usage.
    - Impact: reduced computational load, high-dimensional simulations standard hardware.

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Formations

  • M.Sc. in Probability and Stochastic Models
    SorbonneUniversité,Paris
    2025
    M.Sc. in Probability and Stochastic Models
  • B.Sc.
    UniversitédeFranche-Comté,Besançon
    2022
    B.Sc.

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