cv Jean FACK fr.pdf



Nom original: cv_Jean_FACK_fr.pdf
Titre: Jean FACK
Auteur: Jean Fack

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Jean Fack
Développeur C++ Finance
jean.fack@laposte.net
https://www.linkedin.com/in/jeanfack/
3 masters en Finance de Marché, Data Scientist et Intelligence Artificielle.
C++ (10A) - Python (3M) - C#(1A) - Java (2A)

Profile
Classement

COMPETITION
https://www.codechef.com/users/jeanfack
max Elo 1828 le 14 janvier 2020 (32/361 France; 10672/211089 Monde)

Lettre

RECOMMANDATION
https://www.cv-pdf.fr/2020/03/24/recommandation/

Diplômes

2010

2004
2002
2001

FORMATION
https://www.cv-pdf.fr/2020/02/23/diplomes/
Master Professionnelle « Finance de marché option économétrie » - ESSEC/CNAM – Paris
 1er sur une promotion de 71 élèves à l'examen :
« Produits de taux et gestion de portefeuille ».
 Mémoire d’économétrie :
« Inférence indirecte et modèle à volatilité stochastique». Implémentation en R.
 Projet gestion de portefeuille :
« Allocation par simulation Monte-Carlo ». Implémentation en Excel.
Mastère Spécialisé « Informatique appliquée à la décision bancaire et actuarielle » - ENST – Brest
 Projet MathFi :
« Pricing de produits dérivés par simulation Monte-Carlo ». Implémentation en Excel.
Master Recherche « Intelligence artificielle et décision » - UPMC Paris 6
DEUG math/info, licence info, maîtrise info – ULP Strasbourg 1

COMPETENCE FONCTIONNELLE
Pricing : Linear and non-linear (B&S).
MathFi
Simulation : Modèle binomial CRR, Monté-Carlo.
Classification : AFD, K-means, CART, C4.5, Khi2Merge.
Data Mining
Optimisation : gradient, recuit simulé, recherche tabou, algorithme évolutionniste, fourmis.

Langage

Librairie

COMPETENCE TECHNIQUE
Impératif : C++/C#, Java, Delphi.
Script : Python, Perl, VBA, bash/ksh, DOS.
Math : R, Gauss, Mathlab.
Make : GNU make, ant, Apache maven.
Fonctionnelle : Caml, Prolog.
Méta : Lex/Yacc(Ocaml, Flex/Byson), LISP.
Base de donnée : relationnelle (Oracle, Sybase, MySql), graph (Neo4j).
Versionning : clearcase, Rational Team Concert, git, subversion.
Analyse de code : AQTime, rational purify/quantify.
Intégration continue : Jenkins.
Cloud : heroku, aws, graphenedb.
Documentation : UML(Microsoft Visio), GraphViz, Latex, Doxygen.
Finance : Mysis Summit, Quantlib, Lexifi, 3VFinance Titan.
Structure de donnée : STL, Boost, xml(DOM, Xerces/SAX, xpath, JAXB), Hibernate.
Webservices : WPF/Winforms (C#), spring MVC(Java), play MVC(Java).
Parallélisme mémoire partagée :Windows thread (C++), Posix (Unix C), TPL (C#).
Parallélisme mémoire distribuée : Datasynapse (C++/Java).
Data Mining : Weka (C++), Pandas/numPy/scikit-learn (Python).
Middleware : Tibco rdv, IBM Websphère MQ, Corba.

1/6

EXPERIENCE
3VFinance - Groupe Viel
Oct 2015 - Juin 2017
http://www.3vfinance.com/
Paris - Place Vendôme
Contrat
Interne
Poste
Leader Technique C++
Contexte
Membre du pôle développement du progiciel Titan ®, évolution et maintenance de la librairie financière.
Prise en main :
 Évolution sur les produits de taux.
Projet de refactorisation et d'optimisation (1 an) :
 Encapsulation des instruments financiers (POO).
 Migration de la structure de donnée en Qt ®.
 Mise en place du paradigme de la programmation par contrat pour les portions de codes les plus
Réalisation
complexes.
 Mise en place de bonnes pratiques :
 Règles de codage : Scott Meyers “Effective C++”, Herb Sutter “Exceptional C++”, etc.
 Methode Agile : Robert C. Martin “Agile Software Developpement”, etc.
 Test Driven Development : Kent Beck “Test Driven Development”, etc.
 Mise en place de pré-calcul.
 Parallélisation des traitements avec QtConcurrent.
 Réduction de 66% du temps de traitement du benchmark Titan.
Fonctionnel Dérivés de taux, cash, progiciel Titan ®.
Technologie C++ 14, Qt 5.7, AQTime, Git, Oracle, Jenkins.
Natixis AM
Dec 2014 - Sep 2015
http://www.nam.natixis.com
Paris - Quai d’Austerlitz
Contrat
Consultant Sedona Paris
Poste
IT Quant
Membre de l’équipe Référentiels/Market Data du pôle Data Pricing Modèle Services, intégration de la
Contexte
librairie Lexifi ® dans le progiciel Apollo pour le calcul des Sensi des produits de taux vanilles.
Prise en main de la librairie Lexifi (https://www.lexifi.com) :
 Fonctionnel :
 Prise en main des modèles de pricing.
 Technique :
 Développement d’un sample en C#.
Intégration de la librairie dans le SI :
 Fonctionnel :
 Paramétrage à partir du SI Apollo (Editeur) et Apiload (NAM).
 Validation des paramètres de modèles avec le métier.
Réalisation
 Comparaison avec la librairie Fincad (http://www.fincad.com/ ).
 Documentation.
 Technique :
 Modélisation de l’’architecture avec GraphViz.
 Intégration de la librairie dans le framework NAM en C# .NET 4.0.
 Intégration continue avec teamcity ®.
 SQL-Sybase pour la parti Apiload (NAM).
 LINQ .NET pour le SI Apollo (SGBD propriété de l’éditeur).
 Optimisation des requêtes SQL.
 Chargement des données à la demande et mise en cache C# pour limiter les requêtes.
Fonctionnel Pricing produits dérivés de taux, Librairie Lexifi, Progiciel Apollo.
Technologie C# .NET 4.0, LINQ, SQL-Sybase, Teamcity, Svn (Tortoise), Graphviz.

2/6

HSBC CIB
Dec 2009 - Nov 2013
http://www.hsbc.fr
Paris-Champs-Elysée
Contrat
Consultant SII (Société Pour l'Informatique Industrielle) Paris
Poste
IT Front
Membre de l’équipe de développement Summit de la direction Fixed Income, autour du progiciel Summit ®
Contexte
(2000 utilisateurs, 1 000 000 trades) et de la grille de calcul DataSynapse ® (2000 cpu), développer et
maintenir les applications.
Développement et maintenance des serveurs temps réel d'alimentation des mktdata dans Summit :
 Fonctionnel :
 Interpolation linéaire des courbes de taux pour les piliers manquants.
 Technique :
 Développement et maintenance des accès marchés Bloomberg / Reuters (C++/Java/C#).
 Développement et maintenance des spreadsheet VBA d'alimentation directs des traders.
 Maintenance des serveurs d'alimentation (C++/java/TIBCO rdv).
 Maintenance du serveur web (tomcat/spring MVC).
 Refactoring du mapping xml-objet avec JAXB (Java).
 Configuration dans Summit des nouvelles données de marchés.
Exportation des trades Swap, Exotic, Fra, Mm de Summit vers le format FpML :
 Fonctionnel :
 définition des champs FpML en fonction du meta-modèle Summit.
Réalisation
 Technique :
 C++ Summit stk API et Summit meta-modèle.
 Mise en place du process d'alimentation des trades temps réelle Front to back (C++ Summit stk
API et must API/webservice MQ/C# WPF).
 Reporting des characteristiques trades et des cashflows pour le back.
Développement et maintenance autour du pricing dans Summit :
 Fonctionnel :
 Validation du pricing des produits de taux dans Summit.
 Technique :
 Généraliser les règles des 5 représentations différentes dans une table unique (Oracle).
 Générer l'arbre de décision avec l'algorithme d'apprentissage C4.5 (weka API) .
 Simplifier l'arbre en introduisant des connaissances sur les données.
 Visualisation/maintenance des règles avec GraphViz.
Fonctionnel Pricing produits dérivés de taux, FpML, interpolation linéaire des courbes de taux.
C++(STL, Boost), C#(WPF), Java (Eclipse, JAXB, spring, tomcat), VBA, Python, dos, Summit(3.7, 5.2 FT,
Technologie stk API, must API, Orbix CORBA), DataSynapse 4.2, ORACLE 9.2, Websphere MQ, TIBCO rdv, Weka,
Graphviz, Clearcase, Rational Team Concert, Ctrl-M.

3/6

Crédit-agricole CIB
Mar 2006 - Nov 2009
http://ca-cib.fr
Paris-La Défense
Contrat
Consultant SII (Société Pour l'Informatique Industrielle) Paris
Poste
IT Risk
Membre de l’équipe de développement Summit de la direction Fixed Income, autour du progiciel Summit ®
Contexte
(1000 utilisateurs, 400 000 trades) et de la grille de calcul DataSynapse ® (400 cpu), développer et maintenir
les applications.
Refonte de la chaîne de calcul journalière des Sensi et hebdomadaire des Stress :
 Fonctionnel :
 Construction des tables de configuration des Sensi.
 Construction des stress tests.
 Technique :
 Optimisation de la parallélisation en utilisant le gridcomputing Datasynapse ®.
 Optimisation des taches grâce à une table de configuration automatisée.
 Optimisation algorithmique de la soumission des tàches linéaire en fonction des données.
 Optimisation de la contention SGBD Sybase ® en agrégeant les résultats en mémoire.
 Optimisation de la bande passante réseau grâce à la sérialisation binaire des résultats.
 Optimisation du code C++ avec STL/Multithreading Posix/purify/quantify.
Réalisation Optimisation de la chaine de calcul journalière VaR :
 Fonctionnel :
 Calcul de la VaR hitorique.
 Technique :
 Refactoring des scripts ksh pour l'élimination de boucle.
 Refonte du modèle logique de données pour l'élimination de table/traitement temporaire.
 Optimisation des requêtes et des Index.
Mise en place du MtM sur l'application de «calcul gridé à la demande » Quickrisk :
 Fonctionnel :
 Pricing des Fra et des Bonds.
 Technique :
 Grid computing Datasynapse, Summit API, Delphi.
Fonctionnel Pricing produits de taux, Sensibilités, Stress Tests, VaR historique, MtM.
C/C++(Microsoft Studio, sunstudio, STL, Multithreading POSIX), Delphi 5.0(Borland), Perl, ksh,
Technologie Summit(v3.7, stk API, hedge API), DataSynapse 4.1, Sybase 12.0, dbx, rational purify/quantify, Clearcase,
Ctrl-M, crontab.
GL-Trade - Groupe Sungard
Avr 2005 - Sep 2005
http://www.sungard.com
Paris - Place de la bourse
Contrat
Consultant SII (Société Pour l'Informatique Industrielle) Paris
Poste
Ingénieur développeur
Contexte
Membre de l’équipe de développement, développer et maintenir l'application de trading GL-Trade.
Modélisation de la volatilité implicite des options sur actions :
 Inversion de la formule de B & S.
Réalisation
 Algorithme de dichotomie.
 Algorithme de Newton-Raphson.
Fonctionnel Options sur actions, volatilité implicite, Black Scholes inversée, méthode numérique, Trading électronique.
Technologie C++(Microsoft Studio), win32 API, cvs.

4/6

Isoft
Avr 2004 - Sep 2004
http://www.isoft.fr
Paris - Saclay
Contrat
Stage
Poste
Stagiaire spécialiste en intelligence artificielle
Membre de l'équipe R&D, mettre en place d’un outil de discrétisation pour le logiciel de Data Morphing
Contexte
Amadea ®.
État de l’art de la discrétisation :
 Supervisée / non supervisée.
 Uni / multidimensionnelle.
 Bottom-up / top-down, incrémentale.
Réalisation

Implémentation d'un algorithme unidimensionnel supervisé :
 khi2Merge.

Back testing :
 Pertinence des classes.
 Résistance au bruit.
 Stabilité volumétrique.
Fonctionnel Algorithme de discrétisation, stress/back testing.
Technologie C++(Microsoft Studio), Isoft Amadea.
Dynamic Capital Management
Avr 2003 - Sep 2003
https://www.dynamicfunds.com
Paris - New York
Contrat
Stage
Poste
Stagiaire spécialiste en intelligence artificielle
Membre de l'équipe R&D, mettre en place un outil d'optimisation pour l'ajustement des paramètres des
Contexte
algorithmes de trading.
État de l'art des algorithmes multidimensionnels métaheuristiques pour l'optimisation difficile.
 Recuit simulé.
 Recherche tabou.
 Algorithmes évolutionnistes.

Réalisation

Fonctionnel
Technologie

Implémentation des algorithmes évolutionnistes avec plusieurs représentations selon la forme des données
d'entrées :
 Numérique: Stratégie évolutionnistes.
 Symbolique : Algorithmes génétiques.
 Programmatique : Programmation génétique.
Back testing :
 Maximisation d'un polynôme multidimensionnelle.
 Problème du voyageur de commerce.
 Problème de la collecte de nourriture.
Algorithme évolutionnistes.
C++(Microsoft Studio), Delphi 5.0(Borland).

Laboratoire d'Intelligence Artificielle de Paris 5
Avr 2002 - Sep 2002
http://www.math-info.univ-paris5.fr/liap5-lab/liap5.html
Paris - Université Descartes
Contrat
Stage
Poste
Stagiaire spécialiste en intelligence artificielle
Contexte
Membre de l'équipe de recherche, modéliser la compétition et la coopération chez les plantes.
Modélisation de la compétition / coopération, intelligence collective, génétique des populations, théorie de
Fonctionnel
l'évolution.
Technologie C++(Microsoft Studio), Delphi 5.0(Borland), moteur 3D ODE.

5/6

Laboratoire des Sciences de l'Image de Strasbourg
Avr 2001 — Sep 2001
http://lsiit.u-strasbg.fr
Strasbourg – Université Pasteur
Poste
Stagiaire spécialiste en intelligence artificielle
Membre de l'équipe de recherche, mettre en place dans l'algorithme hybride de classification d'images de
Contexte
télédétection la prise en compte de la connaissance temporelle contenue dans des images prisent dans un
même lieu mais à des dates différentes.
Fonctionnel
Algorithme de classification, décision collective, connaissance temporelle.
Technologie
C++(gcc), CORBA.

Activités
Ultratrail
Ultratrail
Triathlon
Cyclisme
Alpinisme
Danse

Description
Ecotrail de Paris
Ecotrail de Paris
Triathlon de Paris
Roc d'Azur
Kilimandjaro
Salsa - Bachata - Kizomba

LOISIRS
Année caractéristique
2019
80km - 1500D+2018
80km - 1500D+2017
1,5km - 40km - 10km
2017
52km - 1200D+2017
5895m

temps
12:37:12
12:19:34
03:07:24
02:40:05
5 jours

classement
1943/2006
1432/1738
1856/2320
2912/3605

"La valeur d’un homme tient dans sa capacité à donner et non dans sa capacité à recevoir."
Albert Einstein

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