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Stephanie THIBAULT

Paris

Résultats examens 2026

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En résumé

Mes compétences :
Banque
Datamining
Finance
Monétique
Pricing
SAS
Scorecard
Statistiques
Assurance
Biologie
Microsoft Excel
Visual Basic for Applications

Entreprises

  • Groupama - Chargée d'études statistiques et tarification

    Paris 2013 - 2014 Quittancement annuel
    Scoring
    Études statistiques

  • Ariana Pharma - Bio-statisticienne

    Châtellerault 2011 - 2012 Analyse des données provenant de laboratoires pharmaceutiques afin de caractériser les réponses de patients à un traitement placebo vs médicament.

  • Société Générale - Analyste fraude

    PARIS 2010 - 2011 Analyse de la fraude sur les cartes bancaires par modélisation statistique

    Réalisation d’une étude sur l’utilisation des plafonds des cartes bancaires et proposition de nouveaux seuils afin de limiter la fraude et de minimiser l’impact sur la gêne porteur

  • MasterCard France - Analyste Pricing et Interchanges

    PARIS 15 2005 - 2010 Maîtrise du pricing et des interchanges appliqués chez MasterCard : simulations financières pour analyse interne et à destination des clients

    Accompagnements des commerciaux en clientèle en support sur les aspects financiers

    Construction d’outils statistiques pour analyse de l’activité et support à l’élaboration du budget

    Travail dans un environnement international

    Membre du comité pricing MasterCard France

    Responsable du reporting trimestriel pour la France (QMR)

  • MasterCard France - Analyste Fraude

    PARIS 15 2005 - 2008 Analyse de la fraude sur les cartes bancaires
    Création de règles statistiques à partir des données d’autorisation des banques françaises afin de leur permettre de détecter la fraude en temps réel

  • Confédération Nationale du Crédit Mutuel - Analyste risque

    Paris 2003 - 2004 Analyse du risque de crédit dans le cadre du projet Bâle II : élaboration d’une partie du modèle Mc Donough de cotation risques spécifique à l’agriculture : à partir des données de bilan, construction de ratios prédisant le risque client puis création d’un modèle de régression logistique à l’aide du logiciel SAS

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