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Youssef Nouichi

senior data analyst / scientist

Peut se déplacer à Rueil-Malmaison

  • 48.8778
  • 2.18837
Proposer un projet La mission ne démarrera que si vous acceptez le devis de Youssef.
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Localisation et déplacement

Localisation
Rueil-Malmaison, France
Peut travailler dans vos locaux à
  • Rueil-Malmaison et 50km autour

Vérifications

Langues

Catégories

Compétences (15)

  • Tous
  • SAS
    Débutant Intermédiaire Confirmé
  • R
    Débutant Intermédiaire Confirmé
  • SQL
    Débutant Intermédiaire Confirmé
  • Débutant Intermédiaire Confirmé
  • Débutant Intermédiaire Confirmé

Youssef en quelques mots

Consultant au sein de l’équipe Data Analytics de PwC depuis plus de 3ans. J'interviens sur des problématiques de data analytics, data science, d’analyses quantitatives en risque de crédit ainsi que de gouvernance des données. Je maîtrise les sujets de collecte, de modélisation, d’analyse et de restitution des données, plus spécifiquement dans le secteur bancaire et assurance mais également en industrie. J'ai une expérience de 1 an au sein du département de maîtrise d'ouvrage et ALM d’une banque française. J'ai plusieurs expériences en risque de crédit réglementaire (IFRS9, Bâle 2, …)

Expériences

Nell'Armonia

Conseil & audit

Stage Consultant Business intelligence / EPM

Levallois-Perret, France

avril 2016 - septembre 2016 (5 mois)

• Mise en place d’outils de data visualisation pour le pilotage de la performance
- Recueil des besoins métiers et rédaction cahiers de charges fonctionnels
- Rédaction de spécifications fonctionnelles et techniques
- Collecte, traitement et restitution de données via des outils de data visualisation
- Mise en place de reportings et gestion de la conduite du changement
Essbase OBIEE Oracle Business Intelligence

Crédit Foncier Immobilier - BPCE

Banque & assurances

Analyste Quantitatif ALM

Charenton-le-Pont, France

octobre 2016 - septembre 2017 (11 mois)

• Mise en place d’un outil de modélisation des crédits à taux révisables
- Analyse du modèle de Pricing
- Réalisation d’un outil permettant de simuler le tableau d’amortissement du modèle de tarification
- Stress tests : Etude du risque de la banque quant au modèle mis en place
- Simulation et analyse de l’écoulement du portefeuille en variant les scénarios de taux
• Rédaction des spécifications du projet de migration de l’outil de gestion actif passif « Bancware ALM » utilisé par le Crédit foncier vers « Fermat ALM » utilisé par le groupe BPCE
• Participation sur la partie technique Big Data pour l’organisation d’un « Hackathon Big Data »
ALM R Excel VBA

PwC - PwC Organisation

Conseil & audit

Senior consultant en Data Analytics

Neuilly-sur-Seine, France

octobre 2017 - Aujourd'hui (4 ans et 1 mois)

Déploiement de la norme IFRS 9 phase 2 pour un assureur européen :
- Assistance à la définition de la méthodologie IFRS 9 de calcul des provisions
- Réalisation des simulations sur un outil de calcul de provisions :
• Identification et collecte des données nécessaires au calcul des provisions IFRS9 à partir de la base de données « Risque »
• Préparation du fichier de données contenant les caractéristiques des titres SPPI en entrée de l’outil IFRS 9 standard
• Paramétrage de l’outil pour la réalisation des simulations pour le calcul des montants d’ECL : staging, scénarios macroéconomiques
• Stress tests en utilisant différents scénarios macroéconomiques, notamment COVID-19

Mise en œuvre du plan de remédiation TRIM et du programme IRB Repair pour un groupe bancaire :
- Réalisation du backtesting des modèles de crédit et des paramètres IRB Retail PD et LGD :
• Prise en main des modèles de PD et LGD développés en SAS
• Génération de la base de données de backtesting des paramètres PD et LGD en SAS
• Développement des tests de backtesting sous R définis dans le protocole de backtesting : données, stabilité, discrimination, quantification du risque, marges de conservatisme.
• Rédaction de la documentation des process associés
- Assistance à la génération de la base de modélisation de la LGD dans le cadre de la refonte du modèle.

Risque de crédit : Analyse des données en entrée et en sortie du calculateur IFRS 9 (R, SAS, SQL)
- Analyse de la qualité des données en entrée du calculateur IFRS 9
- Reperformance de l’affectation des paramètres PD (Probability of Default), LGD (Loss Given Defaullt) et CCF (Credit Conversion Factor)
- Modélisation des courbes de PD et de LGD (interpolations linéaires et exponentielles)
- Recalcul des montants d’ECL (Expected Credit Loss)

Data science : Réalisation d’un outil de collecte des données sur les réseaux sociaux afin d’automatiser et optimiser le processus d’investigation (Python) :
- Développement d’outils d’extraction de données / Scrapping par réseau social (Facebook, Instagram, Twitter)
- Traitement naturel du langage : Traitement du texte (lemmatisation, traitement des stop-words, caractères spéciaux, …)
sql risque de crédit IFRS9 moody's analytics sas R python tableau alteryx

Recommandations externes

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Formations

Certifications