Théo Dubois

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• E-mail: theo.dubois@email.com
• Localisation: Paris, France
• LinkedIn: theo-dubois-quant

Résumé

Sept années d'expérience en analyse quantitative, spécialisé dans le développement et la validation de modèles stochastiques complexes pour la valorisation d'instruments dérivés et la gestion des risques de marché. Expertise avérée dans l'optimisation des algorithmes de pricing et l'implémentation de solutions de trading haute fréquence en C++ et Python.

A dirigé l'intégration de nouveaux modèles de volatilité pour un portefeuille de produits structurés, réduisant la variance des estimations de prix de 15% et améliorant la précision des couvertures de 10% sur les six derniers trimestres. Compétences approfondies en calcul stochastique, statistiques bayésiennes et apprentissage automatique appliqué à la finance.

Expérience Professionnelle

Analyste Quantitatif Senior, Société Générale CIB -- Paris, France

Septembre 2020 – présent

• Développement et validation de modèles de valorisation pour les options exotiques et les produits de taux complexes, contribuant à une augmentation de 8% de l'efficacité du desk de trading.

• Optimisation des algorithmes de Monte Carlo et de différences finies, réduisant le temps de calcul des prix de 20% pour les portefeuilles de grande taille.

• Mise en œuvre de solutions de gestion des risques (VaR, CVA, FVA) en Python, améliorant la surveillance des expositions et la conformité réglementaire.

• Encadrement d'une équipe de trois jeunes quantitatifs sur des projets de modélisation de la volatilité implicite et des dérivés de crédit.

Analyste Quantitatif Junior, BNP Paribas -- Paris, France

Septembre 2017 – Août 2020

• Conception et implémentation de modèles de pricing pour les swaps de taux d'intérêt et les caps/floors, réduisant les erreurs de valorisation de 5%.

• Analyse et calibration des courbes de taux et des surfaces de volatilité en utilisant des méthodes statistiques avancées.

• Participation à l'audit et à la documentation des modèles existants pour se conformer aux exigences réglementaires (FRTB, IFRS 9).

• Développement d'outils d'analyse de données financières en R pour le suivi des performances de portefeuille.

Formation

École Polytechnique, Diplôme d'Ingénieur en Mathématiques Appliquées et Finance Quantitative -- Palaiseau, France

Septembre 2014 – Août 2017

Université Paris-Dauphine, Licence en Mathématiques et Informatique Appliquées aux Sciences Économiques et Sociales (MIASHS) -- Paris, France

Septembre 2011 – Juin 2014

Compétences

Modélisation Quantitative: Calcul stochastique, Modèles de Black-Scholes, Heston, SABR, GARCH, Calibration de modèles, Méthodes de Monte Carlo, Différences finies, Arbres binomiaux, Valorisation d'options exotiques, Produits de taux, Dérivés de crédit.

Programmation: C++ (Boost, STL), Python (NumPy, SciPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow), R, VBA, MATLAB.

Gestion des Risques: VaR, CVA, FVA, XVA, Stress Testing, Backtesting, FRTB, IFRS 9, Bâle III.

Bases de Données & Outils: SQL, Excel, Bloomberg Terminal, Reuters Eikon, Git.

Langues: Français (Langue maternelle), Anglais (Courant).