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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.

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