À propos de 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.
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Bilingue ou natif
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km), Bordeaux (jusqu’à 50 km), Toulouse (jusqu’à 50 km)
Expériences
- Paul Noailly ConsultingCEO - consultantCONSEIL & AUDITfévrier 2022 - Aujourd'hui (4 ans et 6 mois)- 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, ...)
- Paul Noailly TradingQuantitative traderBANQUE & ASSURANCESjanvier 2020 - Aujourd'hui (6 ans et 7 mois)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
- KryptalgoQuantitative analystBANQUE & ASSURANCESjuillet 2019 - janvier 2020 (6 mois)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.
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Formations
- Ingénieur - spécialisation Informatique & Ingénierie FinancièreCY-Tech2019➤ Computer Science (Python, C++, Scilab, Linux, …) ➤ Mathématiques Financières (Calcul stochastique, option & greeks, optimisation, modélisation, …)
- Master 104 - Research n FinanceUniversité Paris Dauphine2019➤ Recherche Financière ➤ Economie ➤ Mathématiques Financières