Situation professionnelle
Souhait professionnel
- Analyste risques / credits / financier
- Data scientist
- Immobilier
- Conseil, Gestion des entreprises, Audit
Résumé
Je suis efficace et hautement qualifiée pour tout sujet en économie, en évaluation des actifs , en analyse des risques bancaires, en analyse de données en tout domaine technique où l'utilisation de la Data Science et des études quantitatives est nécessaire.
Je suis très compétente dans l'utilisation d'outils statistiques tels que SAS, R et Python, VBA pour l'aide à la décision. Je suis une personne rigoureuse, motivée, très adaptable et engagée dans le développement continu.
Expériences professionnelles
Statisticienne -risk manager
ATTIJARIWAFA BANK EUROPE , Casablanca - CDI
De Janvier 2019 à Septembre 2019
- Analyse de dossiers d’octroi de lignes de crédit pour les entreprises, analyse de la solvabilité, la capacité de remboursement.
- Gestion au quotidien du dispositif de notation et analyse des fiches de notation et des ratings ANADEFI
- Chargée d'études statistiques du projet de calcul de l'Appétence au risque PME: depuis la collecte des données, l’agrégation par secteur, le calcul des notes sectorielles, et le calcul des scores d’appétence pour les PME.
Junior risk manager
ATTIJARIWAFA BANK EUROPE , Casablanca - CDD / Intérim
De Décembre 2017 à Décembre 2018
- Projet de modélisation du risque crédit avec des algorithmes de machine Learning ( Neural Network, Random Forest, Genetic algorithms, comparaison des performances avec la régression logistique),
- Élaboration d’un modèle expert de notation des Groupes d’affaires avec SAS: et conception d’un outil sur VBA-Access, pour évaluer l’impact de la note groupe sur la note filiale.
- Projet Bâle 2 & 3 / IRFS9: Modélisation du Taux de défaut Forward Looking , la PD , LGD à partir de variables macroéconomiques.
- Elaboration de reporting reglémentaires sur les filiales avec Qlikview, Power BI
Outils utilisés: Stata, SAS, Excel,
Formations complémentaires
Diplôme d'ingénieur en Recherche Opérationnelle et Aide à la Décision
INSEA - Data Mining, Statistiques,
2014 à 2017
Formation riche et pluridisciplinaire en Statistiques et Probabilités, l’Economie, la Finance; la Recherche Opérationnelle - l’Optimisation, en Data Science : Data Mining ( Avec des algorithmes de Maching Learning : Clustering, Decision Tree, Neural Network, Association, etc.) ; et la programmation (VBA, JAVA.)
Master 1 - Monnaie Banque Finance Assurance
Université Paris-Est Créteil - Analyse des risques et Modélisation
2019 à 2020
Management des risques bancaires (crédit, marché, liquidité, conformité, etc.), Analyse financière , Évaluation des actifs financiers, Économétrie appliquée sous SAS, Python, R, …
Associations
Parcours officiels
Compétences
Centres d'intérêt
- Lecture sur le développement
- Voyage
- Pâtisserie
- Balade à Vélo