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Nicolas Rey

data scientist

Peut se déplacer à Paris

  • 48.8546
  • 2.34771
Proposer une mission La mission ne démarrera que si vous acceptez le devis de Nicolas.
Proposer une mission La mission ne démarrera que si vous acceptez le devis de Nicolas.

Localisation et déplacement

Localisation
Paris, France
Peut travailler dans vos locaux à
  • Paris et 50km autour

Préférences

Durée de mission
  • ≤ 1 semaine
  • ≤ 1 mois
  • entre 1 et 3 mois
  • entre 3 et 6 mois
Secteur d'activité
  • Banque & assurances
  • Conseil & audit
  • Industrie pharmaceutique
Taille d'entreprise
  • 1 personne
  • 2 - 10 personnes
  • 11 - 49 personnes
  • 50 - 249 personnes
  • 250 - 999 personnes
+2 autres

Vérifications

Charte du freelance Malt signée
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Catégories

Compétences (9)

Nicolas en quelques mots

Data Scientist passionné par la finance et la blockchain.
De formation scientifique, je me suis spécialisé en finance.

Mes compétences sont variées :

Récupération de données :
- scraping de site internet avec beautifulsoup, selenium, scrapy, ...
- appel API, websocket, ou smart contract sur blockchain

Traitement de données :
- lecture de fichiers de tout format : json, csv, text, excel...
- nettoyage et traitement de données avec pandas et numpy
- stockage de données dans des bases mongoDB

Visualisation de données
- génération de dashboard interactif avec dash et plotly

Analyse et prediction par modele de deep-learning
- utilisation de sklearn et de statsmodels pour analyser les données
- entraînement de modèle de deep-learning avec tensorflow pour de la prediction de prix par recurrant neural network, ou classification de sentiment (NLP)

Expériences

Singularity DAO

Data Scientist

Paris, France

septembre 2021 - Aujourd'hui (8 mois)

Engineered investment strategies on cryptocurrencies
•Backtested those strategies including price impact for trading on DEXs

BNP Paribas ALM Treasury

Data Scientist

Paris, France

mars 2018 - septembre 2021 (3 ans et 6 mois)

Engineered an econometric model to predict prepayment on mortgage loans
•Optimized the model using particle swarm algorithm and tested robustness with Monte Carlo simulations
•Engineered a model to replicate clients' rates with financial assets to lock down the margin
•Coded Vasicek model in C++ to simulate interest rates
•Built a news sentiment analysis using BERT and recurrent neural network (RNN) to classify news
•Built a second RNN taking news sentiment and other structured data to predict interest rates
•Created a dashboard with dash in Python to easily upload any data, visualize them to check corrupted datapoints and built predictive models

Quantitative Management Associates

Machine Learning Summer Intern

Newark, NJ, USA

juillet 2017 - septembre 2017 (2 mois)

Programmed Recurrent Neural Network using LSTM cells with Tensorflow in Python
•Created chaotic time series to compare the RNN model accuracy with an ARIMA model one
•Applied the models to financial data and analyzed the performances based on several criteria

Recommandations externes

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