Master parcours Modélisations statistiques économiques et financières (MOSEF) (formation initiale et apprentissage)

Le M2 MOSEF est ouvert depuis 2018 à l’alternance.

L’alternance permet de conjuguer des phases d’apprentissages théoriques à l’université et des phases de professionnalisation au sein de l’entreprise.

Le CFA gère le contrat d'apprentissage de tous nos apprentis.

Rythme de l'alternance

• De septembre à avril: en moyenne 2/3 jours par semaine de cours à l'université dont le samedi

Lundi, Mardi, Mercredi en entreprise et Jeudi Vendredi (et parfois Samedi à l'université)

• A partir de mi-Avril , les étudiants sont en temps complet en entreprise..

Code du diplôme : 135 12234
Le code RNCP:  34294

Type de contrat : APPRENTISSAGE

Pour l'apprenti, la formation est gratuite. L'Université de Paris1 Panthéon-Sorbonne et le CFA FORMASUP demandent à l'entreprise d'accueil de concourir aux frais engendrés par la formation  par le versement de la taxe d'apprentissage (prélevés sur le quota).

Calendrier d'alternance

Quand la formation est suivie en formation initial, un stage de 6 mois est obligatoire .

Rania HENTATI KAFFEL

Maître de conférences en Sciences Economiques à l’Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne depuis 2010. Rattachée au centre d’économie de la Sorbonne, et membre du Labex Refi (Regulation financière) et aussi membre au projet Syrto (systemic risk tomography) entre 2013 et 2016. En parallèle elle a travaillé dans l'industrie financière, en tant qu'analyste quantitatif et a contribué à la mise en place d'un outil d’analyse global de gestion des risques pour un gestionnaire alternatif.

De 2010 à 2015, Rania Hentati Kaffel a dirigé le Master 1 Econométrie-Statistique au sein de l’école d’économie de la sorbonne, et de 2015 à 2018 a assuré la direction du Master 2 PRO , Quantitative Methods in Economics and Finance (QMEF). Depuis 2018 , elle assure la direction du master en alternance MoSEF Data Science (Modélisation Statistiques Économique et Financières Data Science).

Ses sujets de recherche les plus récents concernent la construction de portefeuille en présence de risques extrêmes, la modélisation du risque financier et la prévision des défaillances en utilisant les méthodes récentes de machine learning. Auteure d'une vingtaine d'articles académiques publiés dans des revues internationales .

Marc-Arthur DIAYE

Professeur des Universités, Université Paris 1 Pantheon-Sorbonne, UFR02

Il a commencé sa carrière en 1999 à l’Ecole Nationale de la Statistique et de l’Analyse de l’Information (Ensai) comme enseignant-chercheur et chercheur au Laboratoire de Statistique et Modélisation. En 2001, il intègre l’Université d’Evry comme enseignant-chercheur. Il y crée notamment un Master 2 en gestion des risques et des actifs. Il y reste cinq ans et part comme Chercheur senior au Centre d’Etudes de l’Emploi où il reste quatre ans. Il revient à l’Ensai comme Directeur du Département Economie. Cette même année, il est nommé Conseiller Scientifique à France Stratégie, et y restera (en parallèle de son activité principale d’enseignant-chercheur) six ans. A son retour à l’Université d’Evry, il devient Directeur du département Economie en 2012 et crée un Master 2 en sciences des données à l’Université Paris-Saclay en 2015. Nommé depuis le 1 septembre 2016 à l’Université Paris 1, il y dirige la mention « Econométrie-Statistiques ». Marc-Arthur DIAYE travaille sur la modélisation et la prédiction des comportements à partir de données.

Edouard Duchesnay

Research Scientist in Machine Learning in Neuroimaging

CEA, NeuroSpin, Paris-Saclay, France

Edouard Duchesnay is a research director in data science at NeuroSpin, CEA, Paris-Saclay University, France. Since 2003 he is designing machine learning models to discover brain imaging signatures of mental disorders. He explored dimension reduction and regularization strategies to overcome the “curse of dimensionality” caused by a large number of neuroimaging measurements. In 2019, he obtained a chair in Artificial Intelligence to develop transfer learning algorithms to bridge the gap between big (heterogeneous) and small (homogeneous) datasets. He received his Ph.D. in 2001 and M.S. degree in 1998 in signal and image processing from Rennes 1 University (France). In 1997, he received his M.S. degree in software engineering from École Pour l’Informatique et les Techniques Avancées (France).

Guillaume HOCHARD

Product Management Director chez Symphony RetailAI

Guillaume Hochard est aujourd’hui AI Product Management Director dans une société spécialisée en supply chain dans le domaine du retail, intervenant principalement sur des sujets de demand forecasting. Expert en data science, il a passé 4 années au sein de Quantmetry, cabinet de conseil spécialisé en intelligence artificielle, en tant que leader de l’expertise séries temporelles, discipline qu’il enseigne également au CNAM et à la Sorbonne. Il intervient en tant qu'expert indépendant en intelligence artificielle auprès de la Haute Autorité de Santé, en ayant été notamment à l'initiative du cadre méthodologique d'évaluation des dispositifs médicaux embarquant de l'IA. Disposant de 15 ans d’expérience dans la conduite, le pilotage et la réalisation de projets d’IA, du cadrage à la mise en production en passant par la modélisation, Guillaume est également l'auteur de plusieurs publications touchant au deep learning, forecasting, et risques naturels. Auparavant, il a passé dix années dans le secteur de l’imagerie satellitaire, en tant que Data Scientist au CEA et Head of Data Product chez Vinci.

FLORIENT IELPO

Florian Ielpo, PhD, Senior Vice President, is Head of Macroeconomic Research within the Cross Asset Solutions team and Chair of the Macro Committee. He joined Unigestion in May 2015.
  Prior to joining Unigestion, Florian also worked for Lombard Odier Investment Managers as a portfolio manager from 2013 to 2015.
Florian holds a PhD in Economics from the Sorbonne University. Florian also graduated in Economics from the Ecole Normale Supérieure de Cachan in Paris, France. He published academic research papers in journals such as the Journal of Economic Dynamic and Control, the Journal of Banking and Finance or the Journal of Empirical Finance. He published three books among of which the Economics of Commodity Markets at Wiley’s.  

Mattieu Garcin

Matthieu Garcin est enseignant-chercheur en finance quantitative à ESILV depuis 2018. Avant cela, il a travaillé pendant près de dix ans dans l'industrie financière, en tant qu'analyste quantitatif. Ses principaux sujets de recherche portent sur des méthodes statistiques en finance. A ce titre, il s'intéresse aux statistiques non-paramétriques, aux processus stochastiques fractionnaires et aux réseaux de neurones artificiels. Il est diplômé de l'École Polytechnique, d'un master de probabilités et finance ainsi que d'un doctorat en mathématiques de l'Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne.

Chafic Merhy

HEAD OF ENGINEERING and QUANTITATIVE RESEARCH

-OSTRUM ASSET MANAGEMENT

Chafic began his career as an actuary at Ernst & Young Actuaires Conseil before moving to Axa Investment Managers where he headed the Quantitative Asset Analytics team in charge of allocation and forecasting for the Global Fixed Income department. He joined Natixis Asset Management in 2008 as a Senior Structured Credit and CDO Analyst. He became Head of Credit Quantitative Research in 2012. Since 2018, he is Head of Engineering and Quantitative Research at Ostrum Asset Management.

Chafic Merhy holds a PhD in Economics from the University of Montpellier. He also graduated from the Ecole Nationale de la Statistique et de l’Administration Economique - Institut Polytechnique de Paris.

Jerôme MOLLLIER

Diplômé de Paris 1 (Magistère d’Économie + DEA), Jérôme MOLLIER travaille depuis 2001 dans l’utilisation des DATA pour le comptes de grandes entreprises mais aussi de PME.

Il intervient sur la réalisation et le pilotage de projets d’étude et d’analyse de données (segmentation, score, moteur de recommandation…) ainsi que sur la mise en place d’actions opérationnelles (plan d’action marketing, restructuration de BDD, optimisation de la conquête…).

Après avoir occupé le poste de Senior Manager chez SoftComputing, piloté le service datamining de Directinet (agence spécialisée dans l’e-marketing) et exercé ses compétences en freelance, il s’est associé à l’équipe dirigeante de Relatia en tant que Directeur du pôle Marketing Intelligence (Data Science et Machine Learning au service de la performance des entreprises).

En parallèle de ses activités, il enseigne depuis plus de 10 ans dans différentes écoles et universités sur les thématiques : data analyse, Big DATA, machine Learning…

Hager OUESLATI

Lead Data Scientist à la Société Générale dans le service de la lutte contre le crime financier. Hager Oueslati a auparavant travaillé dans le conseil et elle est spécialiste sur différents sujets traitant de la Data dans différents secteurs d’activité abordant les problématiques du big data .

Antoine MONINO

Issu du DESS TIDE de Paris I, Antoine MONINO a successivement exercé les métiers de chargé d’études statistiques, de développeur BI,  développeur Back et Front, de concepteur d’applications décisionnelles, d’expert Data puis d’Architecte Data. Il est actuellement Directeur

Technique du cabinet de conseil Data Centré AVISIA (https://www.avisia.fr) 

Les candidats doivent déposer les dossiers de candidature sur l’application E-candidat à partir d'Avril sur e-candidat.univ-paris1.fr.

Pour les étudiants internationaux non européens concernés par la procédure CEF (Centre pour Études en France), le dossier de candidature est à déposer entre novembre et mars sur
www.campusfrance.org

La sélection se déroule en deux temps:

- Étude du dossier de candidature.

- Entretien avec un jury pour les candidats admissibles.

Après la sélection universitaire, les candidats doivent être recrutés par une entreprise en contrat d’apprentissage

Étudiants titulaires d’un Master1 Éco-Stat, Master 1 Économétrie, Ingénieurs, Grandes écoles, M1 MASS, M1 Ingénierie Mathématique

30 étudiants