CV Jean FACK long fr.pdf



Nom original: CV-Jean-FACK-long-fr.pdf
Titre: Jean FACK
Auteur: Jean Fack

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Jean FACK
Développeur IT C++ Finance
jean.fack@laposte.net
https://www.linkedin.com/in/jeanfack/
3 masters en Finance de Marché, Data Science et Intelligence Artificielle.
C++ (10 ans) - Python (1 an) - C# (2 ans) - Java (2 ans)
COMPETITION
CodeChef
Rating
Rank
Profile

1680 Elo (07/09/2022)
20941/236122 (top 9%)
https://www.codechef.com/users/jfack

Rating
Rank
Profile

CodeForces
1132 Elo (21/11/2022)
41903/129536 (top 33%)
https://codeforces.com/profile/jeanfack

Poste
Lettre
Poste
Lettre

2010
2004
2002
2001
2000
1999
1996
Preuve

REFERENCE
Alexis BONNET
Responsable Summit IT Monde, HSBC-CIB
https://www.cv-pdf.fr/2022/10/05/recommandation-alexis-bonnet
Roland PORTAIT
Professeur titulaire de la chaire de Finance
https://www.cv-pdf.fr/2022/10/05/recommandation-roland-portait
DIPLÔME
Master Professionnel « Finance de marché option économétrie » – ESSEC/CNAM Paris
 1er sur 71 élèves à l'examen : « Produits de taux et gestion de portefeuille ».
Mastère Spécialisé « Informatique appliquée à la décision bancaire et actuarielle » – ENST Brest
Master Recherche « Intelligence artificielle et décision » – UPMC Paris
Maîtrise Informatique – ULP Strasbourg
Licence Informatique – ULP Strasbourg
DEUG Mathématiques Informatique et Applications aux Sciences – ULP Strasbourg
BAC Science option Mathématique – Lycée Jean de Pange Sarreguemines
https://www.cv-pdf.fr/2020/02/23/diplomes/

1/8

MathFi
Data Mining

Langage

Librairie

Logiciel

COMPETENCE FONCTIONNELLE
Pricing : Linear et non-linéaire (B&S Heston).
Simulation : Modèle binomial CRR, Monté-Carlo.
Classification : AFD, K-means, CART, C4.5, Khi2Merge.
Optimisation : gradient, recuit simulé, recherche tabou, algorithme évolutionniste, fourmis.
COMPETENCE TECHNIQUE
Impératif : C++/C#, Java, Delphi, Rust.
Script : Python, Perl, VBA, bash/ksh, DOS, Powershell, Crystal.
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, SQLite), graph (Neo4j).
Documentation : UML(Microsoft Visio), GraphViz, Latex, Doxygen, Sphinx.
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).
Optimisation : IBM Cplex.
Middleware : Tibco rdv, IBM Websphère MQ, Corba.
Versionning : clearcase, Rational Team Concert, git, Tortoise subversion.
Analyse de code : AQTime, rational purify/quantify.
Intégration continue : Jenkins.
Cloud : heroku, aws, graphenedb.

2/8

EXPERIENCE
Banque de France
Mai 2020 - Fev 2022
http://www.banque-france.fr/
Paris - Place de la Bourse
Contrat
Consultant Virtual Beehive
Poste
Développeur C++/Python expert en optimisation
Membre du Pôle Innovation, rattaché au SMOT (Service Maîtrise d'Ouvrage
Contexte
TARGET2/TARGET2SECURITY), évolution et maintenance du MOM (Module d'Optimisation
Mathématique) de règlement livraison T2S.
Prise en main :
 Prise en main du MOM et des outils d'analyse et de simulation.
 Mise en place du multi-currencies avec l'ajout du DKK.
 Correction d'un bug difficile au niveau du multithreading qui était persistant depuis 2 ans et
entraînait des instabilités en productions.
Upgrade de la version de IBM CPLEX :
 Upgrade de la compilation.
 Upgrade des paramètres du Cplex.
 Correction d'un bug difficile au niveau du paramétrage de la libraire IBM CPLEX qui était
persistant depuis plusieurs années et donnait de mauvais résultats dans certains tests.
 Proposition d'amélioration :
 Découpler les données et leurs représentations.
 Industrialiser les données pertinentes au format SQL.
 Améliorer la performance et la maintenance de l'architecture.
Réalisation

Fonctionnel
Technologie

Processus de test/livraison :
 Automatisation d'une partie.
 Amélioration de la documentation.
Évolution fonctionnelle du MOM Reporting Web :
 Mise en place des spécifications formelles par Reverse Engineering du code C# legacy
d'importation des données du MOM.
 Evolution des spécifications formelle en collaboration avec le client.
 Evolution du code C#.
 Optimisation d'un code qui a permis de passé de 2h à 5mn pour une date quelconque :
 Remplace la boucle foreach+Array.Sort() par LINQ+OrderBy() qui utilise la propriété de
stabilité du tri.
 Mise en place d'une réconciliation en Python avec pandas et numpy.
 Mise en place d'une réconciliation en SQL avec SQLite.
 Amélioration du MLD (Modèle Logique de Donnée) SQL avec une réduction de l'espace disque
de 30%.
Règlement Livraison, TARGET2/TARGET2SECURITY.
Microsoft Visual Studio C++/C# Édition 2017, IBM z/OS XL C/C++ (Unix), librairie IBM CPLEX, scripts
ksh et cmd/Powershell, vba/Excel, SQL (SQLite), Pythons (Pandas, Numpy), Jenkins.

3/8

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.

Réalisation

Fonctionnel
Technologie

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
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.
Dérivés de taux, cash, progiciel Titan ®.
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 C#
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#.

Réalisation

Fonctionnel
Technologie

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.
 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.
Pricing produits dérivés de taux, Librairie Lexifi, Progiciel Apollo.
C# .NET 4.0, LINQ, SQL-Sybase, Teamcity, Svn (Tortoise), Graphviz.

4/8

HSBC CIB
Dec 2009 - Nov 2013
http://www.hsbc.fr
Paris-Champs-Elysées
Contrat
Consultant SII (Société Pour l'Informatique Industrielle) Paris
Poste
IT Front C++
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.

Réalisation

Fonctionnel
Technologie

Exportation des trades Swap, Exotic, Fra, Mm de Summit vers le format FpML :
 Fonctionnel :
 définition des champs FpML en fonction du meta-modèle Summit.
 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.
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, stk API, must API, Orbix CORBA), DataSynapse 4.2, ORACLE 9.2, Websphere MQ, TIBCO rdv,
Weka, Graphviz, Clearcase, Rational Team Concert, Ctrl-M.

5/8

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 C++
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

Fonctionnel
Technologie

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.
Pricing produits de taux, Sensibilités, Stress Tests, VaR historique, MtM.
C/C++(Microsoft Studio, sunstudio, STL, Multithreading POSIX), Delphi 5.0(Borland), Perl, ksh,
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 C++
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.

6/8

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

Fonctionnel
Technologie

Implémentation d'un algorithme unidimensionnel supervisé :
 khi2Merge.
Back testing :
 Pertinence des classes.
 Résistance au bruit.
 Stabilité volumétrique.
Algorithme de discrétisation, stress/back testing.
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
Membre de l'équipe de recherche, modéliser la compétition et la coopération chez les plantes. Comparer
Contexte
les résultats avec les connaissances biologiques et écologiques.
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.

7/8

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
Ultratrail
Triathlon
Cyclisme
Alpinisme
Danse

LOISIRS
Description
Année caractéristique
Ecotrail de Paris
2022
80km - 1500D+Ecotrail de Paris
2019
80km - 1500D+Ecotrail de Paris
2018
80km - 1500D+Triathlon de Paris
2017
1,5km - 40km - 10km
Roc d'Azur
2017
52km - 1200D+Kilimandjaro
2017
5895m
Salsa - Bachata - Kizomba

temps
12 :50:30
12:37:12
12:19:34
03:07:24
02:40:05
5 jours

classement
Hors délai
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

8/8




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