Sebastien Eveno

Ingénieur Centralien (Nantes & Paris) diplômé (2017) en mathématiques appliquées.

Egalement diplômé (2019) du master 2 Probabilités & Finance de l'université Pierre et Marie Curie, Paris 6 (ex DEA El Karoui), en collaboration avec l'école Polytechnique.

Analyste quantitatif (quant) depuis quelques années, d'abord à Hong Kong puis à Séoul, j'ai pu travailler - entre autres - sur l'automatisation des process (accès aux éléments de base de données) ainsi qu'à l'amélioration de la calibration des surfaces de volatilité pour différents indices boursiers, en Python.

Je suis actuellement software développeur Front Office pour une banque française, et crée des RESTful APIs en C# et Python (pour le back-end). Avec Malt, je souhaite vous aider à automatiser et vous développer numériquement, notamment en mettant à profit mes compétences en mathématiques appliquées dans le domaine de la Data Science (Deep Learning, AI), en développement (Git, Github, Gitlab, Python), ainsi qu'avec mes certifications (Machine Learning) acquises sur le site de cours en ligne Coursera.

Mon expérience à l'international me permet une très grande aisance dans la mise en place et l'implémentation de nouvelles technologies. Si nécessaire, je peux facilement lire des tutoriels en ligne ou livres en Anglais sur le sujet.

Enfin, cette expérience m'a également été très bénéfique personnellement, cela m'a permis de rencontrer et travailler avec des personnes provenant de divers horizons et cultures.

Je suis disponible essentiellement en remote.