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Paul N.PN

Paul N.

Expert Python Senior - Data, ML, automatisation

€600/day
9 projects
Paris, FR
8-15 years

Average response time: 24 hours

About Paul

Freelance expert Python avec 12 ans d’expérience, j’interviens principalement sur des sujets data, machine learning, automatisation et développement d’outils métier.

J’aide les entreprises à exploiter leurs données, fiabiliser leurs outils Python, automatiser leurs processus et construire des solutions techniques simples, robustes et maintenables pour répondre à des problèmes métiers concrets.

Mes principaux domaines d’intervention :

Data engineering : pipelines, ETL, nettoyage, transformation, structuration et rapprochement de données issues de sources multiples ;
Machine learning : création de solutions personalisés pour répondre à des problèmes métiers concrets scoring, classification, clustering, prévision, matching, analyse de séries temporelles, amélioration de modèles existants ;
Automatisation : scripts Python, extraction de données, reporting automatique, scraping, intégration d’APIs et automatisation de workflows métier ;
Audit et fiabilisation Python : refactorisation, amélioration de scripts ou d’outils existants, documentation, tests et industrialisation ;
Visualisation de données : dashboards, GUI, outils internes, interfaces d’analyse et reporting interactif voire logiciel custom complet ;
Backend Python : APIs, services internes et intégrations, lorsque le besoin est lié à des sujets data, automatisation ou outils métier.

Je peux intervenir aussi bien pour débloquer un problème précis que pour accompagner un projet sur plusieurs semaines ou plusieurs mois.

Je suis quant trader de métier, donc je peux également intervenir sur tout problème lié à la finance quantitative.
  • French

    Native or bilingual

  • English

    Native or bilingual

Can work on-site
Paris (up to 50km), Bordeaux (up to 50km), Toulouse (up to 50km)

Experience

  • Paul Noailly Consulting
    CEO - consultant
    CONSULTING AND AUDITS
    February 2022 - Today (4 years and 5 months)
    - Missions effectuées
    ➤ Scraping de données historiques ftx
    ➤ Implémentation d'un module de backtesting flexible
    ➤ Implémentation d'indicateurs de volume profile et de divergences
    ➤ backtesting d'une stratégie multi-timeframes
    ➤ Mise en place d'une interface utilisateur streamlit
    ➤ Scraping de données historiques Binance
    ➤ Backtesting d'une stratégie de trend following, and propositions d'améliorations
    ➤ Mise en production d'une stratégie sur GCP (VM+buckets), avec outils de post-production sur des notebooks en local (mise à jour des paramètres, étude des trades passés, import des logs, ...)
    Python Google cloud GCP Finance de marché Finance Trading
  • Paul Noailly Trading
    Quantitative trader
    BANKING AND INSURANCE
    January 2020 - Today (6 years and 6 months)
    Paris, France
    ➤ Architecture & workflows data: data scrapping, data recorder, uniformisation, database design, workflows access & edit...
    ➤ Python packages backtesting + optimisation + test de robustesse pour chaque type de stratégies (simple long short, pairs trading, market making, machine learning uni-directionnel, scalping, ...)
    ➤ Mise en production d'algorithmes d'arbitrage statistique Forex + crypto (7+ sharpe ratio)
    ➤ Développement de plateformes & logiciels de visualisation et modification de data (PyQt & Streamlit)
    ➤ Modélisations marchés financiers
    Python Machine learning Google cloud Gestion de projet Optimisation Etudes quantitatives Marchés financiers backtesting Pandas Numpy Scipy Scikit-learn API Clustering Raspberry Pi
  • Kryptalgo
    Quantitative analyst
    BANKING AND INSURANCE
    July 2019 - January 2020 (6 months)
    Nantes, France
    ➤ Développement d'un algorithme long-short basé sur du deep-learning et l'historique des ordres marché.
    ➤ Amélioration d'un algorithme de market making: implémentation de cycles de volatilité augmentant le ROI de 30%, et implémentation d'un modèle de prediction machine learning pour éviter les sauts de volatilité, en utilisant le carnet d'ordres et l'historique des ordres marché.
    ➤ Participation à un algorithme d'arbitrage statistique classique.
    Python Machine learning Marchés financiers Data science Data visualisation Analyse de données Amazon Web Services (AWS) Management d'équipe Pandas Numpy Scipy Scikit-learn Deep Learning backtesting API XGBoost Etudes quantitatives keras TensorFlow Gestion de projet

Reviews

5,0

Out of 8 ratings

T

Thomas

THOMAS

Reviewed on 13/07/2022

Entièrement satisfait de ma collaboration avec Paul. Merci Paul pour ta réactivité et ton aide dans mon projet !
M

Maxence

TML (R.M GROUPE)

Reviewed on 28/05/2022

La mission avec Paul s'est parfaitement déroulée. Réactif et compétent. Je recommande.

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Education

  • Ingénieur - spécialisation Informatique & Ingénierie Financière
    CY-Tech
    2019
    ➤ Computer Science (Python, C++, Scilab, Linux, …) ➤ Mathématiques Financières (Calcul stochastique, option & greeks, optimisation, modélisation, …)
  • Master 104 - Research n Finance
    Université Paris Dauphine
    2019
    ➤ Recherche Financière ➤ Economie ➤ Mathématiques Financières

Skill set

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