Sebastian Gregorius Winther-Larsen
Sebastian Winther-Larsen er Data Scientist i Menon Economics, med spisskompetanse innen modellering, enten det gjelder Excel eller operasjonalisering av applikasjoner i skyløsninger. Han har omfattende erfaring med å samarbeide med både underleverandører og kunders interne utviklere for å implementere skreddersydde løsninger. Han er kjent for å finne kreative løsninger på komplekse utfordringer, både i privat og offentlig sektor.
Som prosjektleder har Sebastian tatt prosjekter fra grasrotsnivå til regjeringsnivå, gjennom involvering av sentrale aktører innen ulike sektorer. Hans analyser av kapitalavkastning i landbruket var grunnlagsarbeid for en stortingsmelding, og han har utarbeidet bakgrunnsmateriale for stortingsmelding om flom og skred. I tillegg har han utviklet samfunnsøkonomisk metodikk og gjennomført beregninger innen klimatilpasning og andre naturfarer, med oppdrag fra både kommuner, departementer, Nordisk Ministerråd og finans- og forsikringsbransjen.
Sebastian har to mastergrader; én i samfunnsøkonomi og finans fra University of Bath og én i beregningsorientert fysikk fra Universitetet i Oslo. I Menon har han deltatt i forsknings- og utviklingsprosjekter som videreutvikling av makroøkonomiske likevektsmodeller og modellering av transport. Han har veiledet flere masterstudenter i maskinlæring, vært sensor i spesialpensum for kunstig intelligens, og holdt gjesteforelesninger om bruk av maskinlæring i tidsserieanalyse.
Sebastian er aktivt engasjert i å hjelpe kunder forstå og anvende KI for å forbedre tjenester. Han har utviklet applikasjoner basert på prediksjonsalgoritmer, samt store språkmodeller (LLMs) for å avdekke møsntre, trender og gi innsikt i store mengder tekst. Hans styrke ligger i raskt å jobbe frem funksjonelle prototyper som synliggjør KI-teknologiens verdi. Som en intern ekspertressurs hos Menon, bidrar Sebastian aktivt til å heve kompetansenivået ved å holde undervisning i programmering og metode. Han blir ofte involvert i prosjekter for å gi ekspertvurderinger og veiledning, noe som fremmer Menons kvantitative analyser.
Sebastian Winther-Larsen er Data Scientist i Menon Economics, med spisskompetanse innen modellering, enten det gjelder Excel eller operasjonalisering av applikasjoner i skyløsninger. Han har omfattende erfaring med å samarbeide med både underleverandører og kunders interne utviklere for å implementere skreddersydde løsninger. Han er kjent for å finne kreative løsninger på komplekse utfordringer, både i privat og offentlig sektor.
Som prosjektleder har Sebastian tatt prosjekter fra grasrotsnivå til regjeringsnivå, gjennom involvering av sentrale aktører innen ulike sektorer. Hans analyser av kapitalavkastning i landbruket var grunnlagsarbeid for en stortingsmelding, og han har utarbeidet bakgrunnsmateriale for stortingsmelding om flom og skred. I tillegg har han utviklet samfunnsøkonomisk metodikk og gjennomført beregninger innen klimatilpasning og andre naturfarer, med oppdrag fra både kommuner, departementer, Nordisk Ministerråd og finans- og forsikringsbransjen.
Sebastian har to mastergrader; én i samfunnsøkonomi og finans fra University of Bath og én i beregningsorientert fysikk fra Universitetet i Oslo. I Menon har han deltatt i forsknings- og utviklingsprosjekter som videreutvikling av makroøkonomiske likevektsmodeller og modellering av transport. Han har veiledet flere masterstudenter i maskinlæring, vært sensor i spesialpensum for kunstig intelligens, og holdt gjesteforelesninger om bruk av maskinlæring i tidsserieanalyse.
Sebastian er aktivt engasjert i å hjelpe kunder forstå og anvende KI for å forbedre tjenester. Han har utviklet applikasjoner basert på prediksjonsalgoritmer, samt store språkmodeller (LLMs) for å avdekke møsntre, trender og gi innsikt i store mengder tekst. Hans styrke ligger i raskt å jobbe frem funksjonelle prototyper som synliggjør KI-teknologiens verdi. Som en intern ekspertressurs hos Menon, bidrar Sebastian aktivt til å heve kompetansenivået ved å holde undervisning i programmering og metode. Han blir ofte involvert i prosjekter for å gi ekspertvurderinger og veiledning, noe som fremmer Menons kvantitative analyser.
