Aka Christian Euloge MOUVOH

1. Pilotage d’un projet de décommissionnement d’outil et de refonte du système de paiement back-office pour CACIB :
• Coordination des tests d’acceptation utilisateur (UAT) et des parallel runs, garantissant l’intégration et la fonctionnalité entre les anciens et les nouveaux outils.
• Rédaction de documents de spécifications fonctionnelles (BRD) et gestion proactive du suivi des erreurs lors des mises en production (MEP), contribuant à une transition sans erreur.
• Facilitation des échanges entre les équipes informatiques et métiers pour assurer le bon déroulement des MEP, UAT et des runs parallèles, améliorant l’efficacité des communications et la synchronisation des efforts.
• Analyse des écarts de flux (plus de 30 000 flux mensuels) entre les systèmes cibles et legacy utilisant SQLite et Python, pour optimiser l’intégrité des données et la précision de la transition.
• Création et présentation de supports PowerPoint dynamiques pour les réunions du comité de pilotage, facilitant la prise de décision stratégique et le suivi du projet.
• Cartographie et migration des processus de réconciliation existants à travers tous les outils de Front Office et Back Office (Kondor+, Summit, Sophis, OT), assurant une transition fluide et maintenue des opérations critiques.

Enhanced Ticker coverage for the French market by 12% in the Bloomberg terminal by leveraging the Bloomberg API with Python
Developed custom functions to efficiently match ISIN share class codes for static & pricing data, automating the entire process
Collaborated closely with a team of vendors to gather relevant documentation for new ticker submission & creation

Renforcement de la couverture des titres sur le marché français dans le terminal Bloomberg, en exploitant Python pour accroître l’accès et la précision des données, résultant en des insights de marché améliorés pour les utilisateurs.


Rationalisation de la gestion des données en développant des fonctions et classes personnalisées pour faire correspondre les codes de classes d’actions ISIN pour les données statiques et de prix, automatisant le processus et augmentant l’efficacité en réduisant considérablement les efforts manuels et les erreurs.

Élaboration d’une classe Python avec les bibliothèques cvxpy, numpy et altair, renforçant les stratégies de volatilité ciblée et la robustesse du modèle d’allocation pour les fonds de fonds.

Application de l’approche de Black & Litterman, intégrant les vues des gestionnaires de portefeuille pour améliorer les rendements ajustés au risque, impactant directement la performance des portefeuilles.

Développement d’une application de suivi de la Value-at-Risk (VaR) avec Python/BQuant, permettant une analyse exhaustive suivant divers scénarios de marché (haussier-neutre-baissier), en conformité avec le cadre SRRI 3.

Amélioration des capacités de prise de décision en élaborant des rapports de performance et de risque pour +30 fonds d’investissement.

Optimisation de la gestion de portefeuille en assurant un suivi rigoureux des métriques ESG, des risques et des performances pour plus de 40 portefeuilles, garantissant des réponses rapides aux demandes ad hoc des gestionnaires de portefeuille.

Renforcement de la transparence et de la compréhension des parties prenantes en concevant un rapport ESG innovant intégrant les notations MSCI et les catégories Morningstar.

Took the initiative to automate internal processes and reports to make my team work more efficiently and gain +20 % time per month.
Investigated multiple Machine Learning models to predict Wheat Futures Contract prices based on the financial reports and developed a user-friendly interface that outputs price predictions based on the models.
Enhanced technical indicators (Moving Averages & Relative Strength Index) to improve their performances respectively by 30% & 25% on backtests.