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Raphael Mankopf
Gründer / Quant-Entwickler
Erfahrungen
Nov. 2021 - Okt. 2022
1 JahrNew York, Vereinigte Staaten
Gründer / Quant-Entwickler
Market Maker
- Entwicklung von Crypto-Quant-Strategien, automatisierte Handelsausführung, On-Chain-Daten-Client (Ethereum / Solana)
- Entwicklung von Daten- und Handelsarchitekturen zur Bereitstellung von Liquidität
Feb. 2021 - Bis heute
5 JahrenBerlin, Deutschland
Manager Datenwissenschaft & Blockchain-Technologie
Roland Berger GmbH
- Entwicklung der Digital-Asset-Strategie für mehrere Banken, einschließlich Aufbau der Verwahrungstechnologie
- Aufbau des weltweit größten BTC-Mining-Betriebs in Abu Dhabi, einschließlich Venture-Entwicklung zur Etablierung einer sicheren Digital-Asset-Verwahrung und Kommerzialisierungsstrategie
- Preis- und Volatilitätsprognosen für Öl- und Gas-Rohstoffe mit tiefen neuronalen Netzen, vektorautoregressiven Modellen und mehrschichtigen 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 MonatenBerlin, Deutschland
Managing Consultant für Datenwissenschaft
Capgemini Invent
- Leitung von Data-Science-Teams (3–8 FTE) in Prototyping-Projekten, verantwortlich für die Entwicklung von Analytics-Use-Cases, Machine-Learning-Modellen und Projektvertrieb (alleinige Verantwortung für ein Projektvolumen von 2,4 Mio. EUR im Jahr 2020)
- Beratung eines globalen Pharmaunternehmens von der Use-Case-Identifikation bis zum Roll-out von ML-basierten Wettbewerbsüberwachungstools, unterstützt durch Sentiment-Analyse und Themaextraktion für unstrukturierte Texte
Jan. 2019 - Juni 2020
1 Jahr 6 MonatenBerlin, Deutschland
Senior-Consultant / Datenwissenschaftler
Capgemini Invent
- Entwicklung einer maßgeschneiderten, Machine-Learning-basierten Handelssurveillance-Lösung zur Bewertung von Handelsvolumen, -häufigkeit, Positionsgröße und gehandelten Kontraktarten 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 ein FIX-API-Protokoll
- Unterstützung einer globalen Investmentbank bei der Lösung von Datenqualitätsproblemen durch Implementierung maßgeschneiderter Machine-Learning-Anwendungen für das Back- und Middle-Office (Python / PySpark / Hadoop)
- Natürliche Sprachverarbeitung für Textklassifikation durch Anwendung von Latent Dirichlet Allocation und unüberwachtem Clustering zur Optimierung der Verarbeitung von Textanfragen für Finanzprodukte
Juni 2017 - Dez. 2018
1 Jahr 7 MonatenBerlin, Deutschland
Consultant / Datenwissenschaftler
Capgemini Invent
- Entwicklung eines Deep-Learning-basierten Anomalieerkennungsmodells zur Zuordnung von Sensorausfällen und fehlerhaften Datenpunkten mittels Autoencoder-Modell (PySpark, TensorFlow, Keras)
- Statistisches Trendmodell zur Festlegung des nächsten Fahrzeugkaufzeitpunkts und Machine-Learning-basierte Klassifikation zur Empfehlung der am besten geeigneten Fahrzeugkonfiguration für einen deutschen Premium-OEM
Sept. 2015 - Dez. 2016
1 Jahr 4 MonatenStockholm, Schweden
Forschungs- und Lehrassistent
Stockholm School of Economics
- Datenbeschaffung und -bereinigung (R / Python), multivariate Regressionsanalyse, logistische Regression
- Wöchentliche Seminare mit 20-30 Studierenden zu Statistik, Mikro- und Verhaltensökonomie
Fähigkeiten
Datenwissenschaft
- Python, R, Stata
- Spark, Pyspark, Scala
- Databricks / Sagemaker
- Sql, Mongodb, Redshift, Postgresql
Softwareentwicklung
- Javascript / Typescript
- Rust
- Solidity
Cloud-technologie
- Azure Cloud
- Aws
- Kubernetes
Maschinelles Lernen
- Tensorflow
- Keras
- Googlebert Nlp
Sprachen
Deutsch
MutterspracheEnglisch
VerhandlungssicherSpanisch
VerhandlungssicherSchwedisch
GrundkenntnisseZertifikate & Bescheinigungen
DeepLearning.AI - Neural Exchange: Universidad del Pacífico Lima, Peru
Networks and Deep Learning
Stanford Machine Learning
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