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Mamery DIARRASSOUBA

Paris

En résumé

Mes compétences :
SAS
Mathématiques financières
Matlab
SQL
Actuariat branche dommage
Actuariat branche vie
Calcul stochastique
Gestion de portefeuille
Gestion des risques et réglementations Baloises
Business Objects XI
Solvency

Entreprises

  • TALAN - Ingénieur Consultant IT

    Paris 2014 - maintenant Support fonctionnel sur une application de gestion de portefeuille de crédit. Formation aux utilisateurs, Mise en place de reportings pour les Middle & Front.
    Gestion des incidents de production. Amélioration des processus de tests applicatifs.
    Suivi et coordination de processus d’estimés de RWA et de liquidité.

    Outils et contexte : 
    SQL, XMLSPY, Business Objects, Autosys.
    Normes Baloises 2 & 3, Credit Risk Indicators (PD, LGD, EAD, CCF, RWA). NBI (Net Banking Income).
  • Bouygues Telecom - Stagiaire Modélisation usages DATA Mobile

    Meudon 2014 - 2014
  • Projet de Fin d'Etudes - Optimisation Stochastique - Problématiques bandits à deux bras

    2013 - 2014 Etablissement d'une procédure optimale (algorithme, processus stochastique) qui permette de répartir des ressources entre deux traders en fonction de leurs efficacités.

    Etude de la vitesse et du mode de convergence de deux algorithmes particuliers LRI (Linear Reward Inaction) et LRP (Linear Reward Penalty).

    Note botenue: 16/20
    Logiciel utilisé: Matlab
  • Projet de recherche, CASSIOPEE - Filtrage de Kalman dans un modèle de chaine de Markov couple

    2013 - 2013 Etude d'une méthode de filtrage statistique optimal non supervisé dans un cadre plus général d'une chaîne de Markov couple.

    Objectif: Retrouver des données cachées à partir d'observations réelles.

    Etudes réalisées :
    - Étude du modèle général d'une chaine de Markov couple (définition du filtre de Kalman et élaboration des formules correspondantes)

    - Estimation des paramètres du modèle (ici des covariances qui caractérisent les corrélations entre les données cachées et/ou observées)

    - Simulations réalisées dans le cas particulier du modèle classique (chaine de Markov cachée)

    Note botenue: 18/20
    Logiciel utilisé: Matlab
  • Telehouse Europe - Assistant Technicien Télécom

    Magny-les-Hameaux 2012 - 2012

Formations

  • Institut Europeen Des Affaires IEA Paris

    Paris 2015 - maintenant MBA Audit & Risk Management
  • CNAM Paris : Conservatoire National Des Arts Et Métiers

    Paris 2015 - maintenant Master 2 Finance de marché, Spécialité Actuariat
  • TELECOMS SudParis, Institut Mines Télécoms

    Evry 2011 - 2014 Ingénieur Télécom

    Dominantes:
    - Statistique mathématique
    - Data mining et analyse de données
    - Probabilités et statistiques
    - Gestion des risques de crédit, de marché et opérationnels (à l'université d'Evry - M2 IF)
    - Processus stochastiques
    - Informatique
  • Lycée Saint Louis

    Paris 2009 - 2011 Cours suivis: Mathématiques, Sciences Physiques, Chimie, Sciences Industrielles, Français-philosophie, anglais, Maple, Sport, TIPE (Travail d'Initiative Personnelle Encadrée).
  • Lycée Municipal (San Pedro)

    San Pedro 2008 - 2009 Baccalauréat scientifique, Mention Bien

    Terminales, série C

Réseau

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