Raphael Mankopf

Gründer / Quant-Entwickler

Berlin, Deutschland

Erfahrungen

Nov. 2021 - Okt. 2022
1 Jahr
New York, Vereinigte Staaten

Gründer / Quant-Entwickler

Market Maker

  • Entwicklung von Crypto-Quant-Strategien, automatisierte Trade-Ausführung, On-Chain-Daten-Client (Ethereum/Solana), Entwicklung von Daten- und Trade-Architekturen für Liquiditätsbereitstellung
Feb. 2021 - Bis heute
4 Jahren 6 Monaten
Berlin, Deutschland

Manager Datenwissenschaft & Blockchain-Technologie

Roland Berger GmbH

  • Entwicklung der Digital-Asset-Strategie für mehrere Banken inkl. Aufbau der Verwahrtechnologie
  • Aufbau der weltweit größten BTC-Mining-Operation in Abu Dhabi, inkl. Venture-Entwicklung zur Etablierung einer sicheren Digital-Asset-Verwahrung und Kommerzialisierungsstrategie
  • Preis- und Volatilitätsprognosen für Öl- und Gas-Rohstoffe mittels Deep-Neural-Networks, vektor-autoregressiven Modellen und Multi-Layer-Ensemble-Modellen – Leitung der End-to-End-Software-Implementierung mit einem Team aus 3 Data Scientists und 2 Data Engineers
Juli 2020 - Jan. 2021
7 Monaten
Berlin, Deutschland

Managing Consultant Data Science

Capgemini Invent

  • Führung von Data-Science-Teams (3–8 FTE) in Prototyping-Projekten, verantwortlich für Analytics-Use-Case-Entwicklung, Machine-Learning-Modellentwicklung und Projektvertrieb (Alleinverantwortung für 2,4 Mio. EUR Projektvolumen in 2020)
  • Beratung eines globalen Pharma-Unternehmens von der Use-Case-Identifikation bis zum Roll-out von ML-gestützten Konkurrenz-Monitoring-Tools mit Sentiment-Analyse und Topic-Extraktion für unstrukturierte Texte
Jan. 2019 - Juni 2020
1 Jahr 6 Monaten
Berlin, Deutschland

Senior Consultant / Data Scientist

Capgemini Invent

  • Entwicklung einer maßgeschneiderten, ML-basierten Trade-Surveillance-Lösung zur Analyse von Handelsvolumen, Frequenz, Positionsgröße und gehandeltem Kontrakt-Typ mittels ARIMA- und LSTM-Modellen
  • Leitung eines Teams von 6 Ingenieuren bei der Implementierung eines End-to-End-Echtzeit-Datenfeeds (MS Kubernetes) zu den weltweit führenden Energie-Börsen (ICE, CME) über FIX API
  • Unterstützung einer globalen Investmentbank bei Datenqualitätsproblemen durch Implementierung kundenspezifischer Machine-Learning-Anwendungen für Back- und Middle-Office (Python / PySpark / Hadoop)
  • Natural Language Processing für Textklassifikation durch Anwendung von Latent-Dirichlet-Allocation/unsupervised Clustering zur Optimierung der Verarbeitung von Textanfragen für Finanzprodukte
Juni 2017 - Dez. 2019
1 Jahr 7 Monaten
Berlin, Deutschland

Consultant / Data Scientist

Capgemini Invent

  • Entwicklung eines Deep-Learning-basierten Anomalieerkennungsmodells zur Zuordnung von Sensorfehlern und fehlerhaften Datenpunkten mittels Autoencoder (PySpark, TensorFlow, Keras)
  • Statistische Trendmodellierung zur Bestimmung des nächsten Fahrzeugkaufszeitpunkts und ML-basierte Klassifikation zur Empfehlung der optimalen Fahrzeugkonfiguration für einen deutschen Premium-OEM
Sept. 2015 - Dez. 2016
1 Jahr 4 Monaten
Stockholm, Schweden

Research & Teaching Assistant

Stockholm School of Economics

  • Datenbeschaffung und -bereinigung (R/Python), multivariate Regressionsanalyse, logistische Regression
  • Wöchentliche Seminare für 20–30 Studierende in Statistik, Mikro- und Verhaltensökonomie

Freelance Consulting Project

Multiple clients

  • Entwickler / Data Scientist / Berater zur Unterstützung von Protokoll- und Blockchain-Technologie-Unternehmen

Sprachen

Deutsch
Muttersprache
Englisch
Verhandlungssicher
Spanisch
Fortgeschritten
Schwedisch
Grundkenntnisse

Ausbildung

Sept. 2015 - Juni 2016

Nova University of Lisbon

MSc Internationales Management – CEMS Doppelabschluss · Portugal

Aug. 2014 - Jan. 2017

Stockholm School of Economics

MSc Economics, Angewandte Wirtschaftsanalyse · Schweden

Sept. 2011 - Juli 2014

Maastricht University

BSc International Business, Schwerpunkt Finance · Niederlande

Zertifikate & Bescheinigungen

Neurale Netze und Deep Learning

DeepLearning.AI

Stanford Maschinelles Lernen

Stanford

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