Mbaïdéyo - Data Scientist SQL

Expérience professionnelle

D’avril 2020 à novembre 2021 AVIVA
Reporting au sein de l’équipe Capital Economique

• Travaux de modélisation des contrats forwards bonds, et d’analyse d’impact sur la Market Value et le BEL du portefeuille Aviva
• Alimentation des QRT
• Réalisation des travaux sur le Test du LAT, analyse des tables des cash-flow déterministes, paramétrage dans Prophet, ajustement des VIF et bridging avec la clôture passée
• Contrôles récurrents sur les submissions et centralisation de l’ensemble de contrôles pour le Contrôle Interne
• Préparation et calage de données de provisions techniques aux données comptables (Gross-up) et sur les données d’actif (asset scalar) pour limiter en amont les écarts actif/passif
• Réalisation de travaux de Dry-run de transition modèle interne à la Formule Standard (passation Aviva à MACIF).
• Rédaction de notes d’analyse des évolutions

Environnement technique : SAS, VBA-Excel, Prophet (ALS, Paramétrage, Modelling, Run ; Extraction)
Environnement fonctionnel : Model Point, Reserves French (PRE,RdC,PPE), MCEV, Analyse de sensis


De décembre 2020 à février 2021 GROUPAMA
Travaux de preclosing et de closing Solvabilité 2

Analyse, mesure d’évolution, validation et rédaction des Reportings sur les travaux sur la Traditional Embedded Value (TEV) sur des produits Vie et Cat santé
Construction de Model Point, analyse de cohérence vs closing précédent, paramétrage et lancement des projections sur différents produits (épargne, retraite et des produits en UC)
Paramétrage des chocs de marché (Taux, Action Currency, Property, Spread, etc.) et de souscription (Mortalité, Rachats, Cat, Expense, etc.) et mesure d’impacts sur la PVFP, BE etc.
Tests de sensibilité et analyse des sensibilités des chocs action, taux et Currency
Construction de fichiers d’analyse et de validation des chocs et rédaction de Reportings

Environnement technique : VBA Excel
Environnement fonctionnel : Solvabilité 2, Model Point, chocs de marché, chocs de souscription

SWISSLIFE FRANCE
Février 2020 – Septembre 2020
Actuaire IFRS17

Implémentation des normes IFRS17 - mapping des entités vs Modèles comptables BBA-VFA et PAA – schéma vs mesure d’impact des changements d’hypothèses sur les différents composants du bilan IFRS17
Construction des groupes de contrats (portefeuille/cohorte/profitabilité)- modélisation et structuration des données pour la mise en œuvre au niveau France et Groupe des normes IFRS17
Travaux sur IFRS19 (Business Lines vs SPPI du Groupe, Mapping Produits vs Modèles de valorisation Coût amorti - Fair Value par Résultat - Fair Value par OCI)
Traduction des formules actuarielles en logique applicative et contrôle de cohérence des données actuarielles dans un outil VBA pour s’assurer de la qualité des données avec l'IT
Mise en place d’une base de données Oracle – enrichissement découplage – et envoi via Webservice via Talend vers le Commun Data Layer au niveau Groupe

Méthodes et
Environnements
Techniques Actuariat - Finance de marché - SAS et SAS SEG – SAS Visual Analytic - SQL - Dataflow Talend
VBA Excel - - XML et Webservices - DB Oracle – Subleger – General Ledger - IRM


ALLIANZ FRANCE
Octobre 2019 à Janvier 2020
Actuaire en charge de revue et recette de la migration MoSes vs RiskAgility Financial Modèle (RA FM) de validation de modèles de projections actuarielles

Actuaire

Mise en place de stratégie de méthodologie de recette de la migration RA FM
Controles des hypothèses et Model en input des modèles de projection sous les 2 logiciels de modélisation MoSes et RA FM
Configuration et paramétrage des modèles sous MoSes et RA FM, en construisant les lien logiques entre les modèles de projection et les inputs et les outputs
Analyses des outputs issus des 2 logiciels et rapprochement pour mesurer les éventuels écarts entre les résultats des projections
Construction d’un outil d’automatisation de contrôle des ouputs des 2 logiciels, qui permet de s’assurer de la fiabilité de la recette
Remontée des défauts de migration et assistance de l’équipe de développeurs RA FM dans la correction
Assistance à l’équipe de developpeurs dans la migration des formules de calcul de MoSes (codés en C++) vers RA FM (C++)
Coordination de la recette entre l’équipe projet et l’équipe de développeursdu côté IT
Redaction de procès verbal de recette retraçant une documentation détaillée de la recette

Méthodes et
Environnements
Techniques Modélisation actuarielle, Hypothèses de projection, Model Point
MoSes, RA FM, Windev, VBA Excel



GROUPAMA
Juin 2017 – Octobre 2019
Actuaire et développeur SAS en charge de la migration et de la qualification des données d’assurance Epargne-Retraite Individuelle à Groupama

Actuaire

Travaux de migration et de qualification des données d’assurance Epargne – Retraite au compte de Groupama afin de faciliter non seulement les travaux de l’actuariat mais aussi d’assurer une ligne de traçabilité de l’ensemble des données pour permettre les différentes pistes d’audit et notamment la justification des travaux d’inventaires auprès de l’ARCEP.
Travaux de rapprochement comptable, ou il faut mesurer l’adéquation entre les flux techniques (primes, rachats, prestations) issus des systèmes de gestion avec les comptes SAP de la comptabilité et notamment la C031.
Homogénéisation de l’ensemble des contrats d’assurance vie individuelle en vue de favoriser la comptabilisation aux normes IFRS17
Conception et automatisation des programmes SAS pour une alimentation par batch des différentes tables (contrats, garantie, prestation, provision et la table des flux) du modèle de données
Mise en place de modèles de données répondant à une double problématique des travaux d’inventaire (prise en compte de l’ensemble des données nécessaires aux travaux d’inventaire) et de projection de model-point (prise en compte de tous les éléments techniques, notamment les éléments techniques tels que les taux

Méthodes et
Environnements
Techniques SAS (BASE – STAT – MACRO) SAS-GUIDE, SQL
VBA Excel

Juin 2016 – Février 2018 Services Généraux de Carrefour (Massy Ile de France)
Consultant en data science
Data science et exploitation des données des passages des collaborateurs sur les sites en vue de l’optimisation des espaces (bureau, parking)
Analyse statistique des données des passages du personnel sur les différents sites d’implantation de Carrefour (Massy principalement, Evry, Mondeville) pour mesurer l’occupation réelle vs l’occupation théorique des espaces allouées en vue d’aider les Services Généraux à piloter de façon optimale l’environnement de travail.
Conception d’une application de production et de reporting automatisés des statistiques d’occupation des espaces de travail à partir de données collectées dans une base de données centralisée.
Assistance et orientation dans la correction et le redressement des données statistiques des bases de données (Amadeus, Microzoning)
Développement d’un outil de gestion et de correction des données de la base de données Microzoning.
Développement d’une application de gestion des visiteurs pour le Carrefour des services
Accompagnements divers dans la mise en place de méthodologie de correction de l’encodage des groupes d’accès afin d’aider les Services Généraux à garantir la sécurité du site
Big data, KPI statistiques sous Python (t-kinter, scikit-learn, numpy, etc.), Programmation WinDev (SQL, Requêtes, Etats, etc.), SQL Server
Mars 2015 – Avril 2016 MAPA Assurances (Ile de France)
Consultant actuaire
Tarification en assurance santé collective
Recueil de 2 bases de données sur les dépenses de soins de santé fournies par MAPA Assurances
Nettoyage, correction et redressement des données, puis fusion des 2 bases pour obtenir une seule et même base de tarification
Mise en œuvre de la tarification par l’approche coût fréquence en privilégiant les variables clivantes comme le sexe, âge et la région
Construction d’un applicatif de déclinaison des tarifs par différentes formules de confort à partir d’une formule de référence
Rédaction d’un rapport de résultats sous PowerPoint et présentation des résultats aux responsables de MAPA Assurances
Actuariat, Assurance santé, Modèles linéaires généralisés et régression sous Python, WinDev, PowerPoint, Dépenses de santé, Coût, Fréquence
Janvier 2012 – Février 2015 Caisse Centrale de la Mutualité Sociale Agricole (Bagnolet Ile de France)
Responsable des modèles actuariels
Veille réglementaire, modélisation, et projections démographique et financier pour le régime de retraite de la caisse
Veille réglementaire par rapport aux nouvelles normes réglementaires de fixation des âges et paramètres de départ en retraite
Simulation et contrôle démographiques des effectifs de la population des actifs cotisants, des ressortissants retraités ainsi que la population des réservataires et des ayants droits rattachés aux titulaires des pensions de retraite
Estimation et projection financières des ressources du régime, notamment la part de l’Etat qui et assise sur les recettes de la taxe tabac
Projection financière en prenant en compte divers paramètres dont notamment la revalorisation des pensions de retraite à différents horizons pour quantifier les montants des engagements de la caisse vis-à-vis de ses assurés
Extension du Régime Complémentaire Obligatoire (RCO) aux Aides Familiaux et Conjoints et estimation du coût financier associé
Modélisation actuarielle complète du Régime Complémentaire Obligatoire et conception d’une application de projection financière et démographique – cette application sert à piloter le régime complémentaire de retraite de la caisse
Organisation des réunions de compte rendu avec les collaborateurs et remontée des rendus aux supérieurs
Présentation des modèles et travaux sur les régimes de base et complémentaire à la direction et au Conseil d’Orientation des Retraites
Référent actuaire de la Caisse Centrale de la Mutualité Sociale Agricole aux partenaires comme le Ministère de la Santé, le Ministère de l’Agriculture ou le Conseil d’Orientation des Retraite.
Actuariat, Retraite de base, Régime complémentaire, SAS macro, SAS base, SAS stat, SAS IML, SAS entreprise guide, VBA-Excel, PowerPoint
Août 2010 – Décembre 2011 CNP Assurances (Montparnasse Ile de France)
Consultant actuaire
Modélisation des produits d’assurance vie sous NEMO
Travaux sur le produit d’assurance vie collective relevant de l’article L 441 : assurance retraite par capitalisation collective et par point
Rédaction des spécifications fonctionnelles et techniques sur le produit « vie entière immédiate » : assurance décès
Rédaction des spécifications fonctionnelles et techniques sur le produit « rente viagère immédiate » : assurance retraite à cotisation définie
Assistance à l’équipe d’informaticiens développeurs dans l’implémentation des spécifications dans le système d’information, NEMO
Présentation des états d’avancement des travaux à des réunions de travail avec toute l’équipe NEMO et avec les autres partenaires métier de la CNP Assurances
Travaux et rédaction des spécifications fonctionnelles et techniques sur les Indemnités de Fin de Carrière (IFC)
Rédaction des spécifications fonctionnelles et techniques sur la retraite supplémentaire : assurance retraite à prestation définie au titre de l’article 39 du code général des impôts.
Actuariat, Retraite, Assurance vie, Régime supplémentaire, Matlab, Prophet, VBA-Excel, le logiciel R. 
Janvier 2010 – Juillet 2011 GMV Conseil (Nation Ile de France)
Consultant expert statisticien
Responsable des méthodes quantitatives et du datamining
Aide à la rédaction des cahiers des charges et estimation des charges de travail avec les différents chefs des départements de GMV Conseil pour les différents clients
Rédaction des méthodologies statistiques et économétriques pour la réalisation des projets confiés aux différents départements (logistique, marketing, transport, études de marché, presse écrite)
Conception des questionnaires d’enquête pour la réalisation des sondages de collecte de données pour des études
Formation des agents enquêteurs pour une meilleure collecte de données (Catiopée, Enquêtes mystères)
Apurement, redressement et traitement des données lors des campagnes de collecte de données
Datamining, analyse, modélisation statistique et économétrique et analyse factorielle pour la réalisation des études de GMV Conseil
Conception des outils de gestion de données diverse pour les clients de GMV Conseil (ADP, MLP, etc.)
Statistique, Econométrie, Analyse factorielle, Etudes de marché, VBA-Excel, Access, SAS base, SAS Stat, SAS graph, SAS ETS
Juin 2009 – Décembre 2009 Altia Conseil (Paris Ile de France)
Consultant actuaire
Chargé d’études actuarielles pour la mise en place d’un générateur de scénarios économiques
Constitution d’une base des prix réels des zéros coupons recueillis sur les marchés parisien et londonien pour le calibrage du modèle stochastique de courbe de taux
Travaux sur la résolution par la méthode de discrétisation du modèle à deux facteurs de Black Karansinski, candidat à la modélisation
Modélisation des taux d'intérêt par le modèle de Black Karansinski à deux facteurs (niveau et volatilité)
Implémentation du modèle dans un outil informatique conçu sur mesure pour générer les taux d’intérêt (scénarios économiques)
Déploiement et formation des clients à son utilisation de cet outil générateur de scénarios économiques
Finance de marché, Méthode monté Carlo, Discrétisation, Méthode des arbres, Modèle de courbe de taux, Logiciel R, VBA-Excel
Juin 2007 – Décembre 2008 Société Générale (Défense Ile de France)
Ingénieur financier
Quant risque opérationnel
Collecte de données risque opérationnel des différentes lignes métier de la Société Générale
Test d'adéquation par ligne métier pour le choix du modèle probabiliste de modélisation des données
Agrégation et identification d'un modèle unique englobant les données de toutes les lignes métier
Rédaction des spécifications fonctionnelles et techniques des indicateurs de risques opérationnel (Sinistralité et volatilité)
Détermination de la méthodologie de calcul du capital économique de couverture du risque opérationnel de la Société Générale
Implémentation des spécifications fonctionnelles et techniques dans une solution Matlab avec une interface d'utilisateur (Gui Matlab)
Formation de l'équipe risque opérationnel à l'utilisation de l'application
Finance mathématique, Risque opérationnel, Capital économique, Sinistralité, Fréquence, Volatilité, Matlab, Simulation