Raphael Mankopf - Gründer / Quant-Entwickler

Q: Wo ist Raphael ansässig?

Raphael ist in Berlin, Deutschland ansässig.

Q: Welche Sprachen spricht Raphael?

Raphael spricht folgende Sprachen: Deutsch (Muttersprache), Englisch (Verhandlungssicher), Spanisch (Verhandlungssicher), Schwedisch (Grundkenntnisse) .

Q: Wie viele Jahre Erfahrung hat Raphael?

Raphael hat mindestens 10 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Raphael in mindestens 6 verschiedenen Rollen und für 4 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 2 Jahre und 9 Monate . Beachten Sie, dass Raphael möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.

Q: Was ist das neueste Projekt von Raphael?

Die neueste Position von Raphael ist Gründer / Quant-Entwickler bei Market Maker .

Q: Für welche Unternehmen hat Raphael in den letzten Jahren gearbeitet?

In den letzten Jahren hat Raphael für Market Maker und Roland Berger GmbH gearbeitet.

Q: In welchen Industrien hat Raphael die meiste Erfahrung?

Raphael hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Bank- und Finanzwesen , Energie und Automotive . Raphael hat auch etwas Erfahrung in Bildung , Pharmazeutika und Professionelle Dienstleistungen .

Q: In welchen Bereichen hat Raphael die meiste Erfahrung?

Raphael hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Forschung und Entwicklung (F&E) , Projektmanagement und Strategie und Planung . Raphael hat auch etwas Erfahrung in Business Intelligence , Produktentwicklung und Informationstechnologie (IT) .

Q: In welchen Industrien hat Raphael kürzlich gearbeitet?

Raphael hat kürzlich in Industrien wie Bank- und Finanzwesen und Energie gearbeitet.

Q: In welchen Bereichen hat Raphael kürzlich gearbeitet?

Raphael hat kürzlich in Bereichen wie Forschung und Entwicklung (F&E) , Projektmanagement und Strategie und Planung gearbeitet.

Empfohlener Experte

Berlin, Deutschland

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Erfahrungen

Nov. 2021 - Okt. 2022

1 Jahr

New York, Vereinigte Staaten

Gründer / Quant-Entwickler

Market Maker

Entwicklung von Krypto-Quant-Strategien, automatisierte Handelsausführung, On-Chain-Daten-Client (Ethereum / Solana)
Entwicklung von Daten- und Handelsarchitektur für Liquiditätsbereitstellung

Feb. 2021 - Heute

5 Jahre 6 Monate

Berlin, Deutschland

Manager Data Science & Blockchain Technology

Roland Berger GmbH

Entwicklung der Digital-Asset-Strategie für mehrere Banken, einschließlich Einrichtung der Custody-Technologie
Aufbau der größten BTC-Mining-Operation der Welt in Abu Dhabi, inklusive Venture Development für den Aufbau einer sicheren Digital-Asset-Custody- und Kommerzialisierungsstrategie
Preis- und Volatilitätsprognosen für Öl- und Gas-Commoditys mit tiefen neuronalen Netzen, vektorautoregressiven Modellen und mehrschichtigen Ensemble-Modellen – End-to-End-Softwareimplementierung als Lead mit einem Team aus 3 Data Scientists und 2 Data Engineers

Juli 2020 - Jan. 2021

7 Monate

Berlin, Deutschland

Managing Consultant für Data Science

Capgemini Invent

Leitung von Data-Science-Teams (3-8 FTE) in Prototyping-Projekten, verantwortlich für die Entwicklung von Analytics-Use-Cases, die Entwicklung von Machine-Learning-Modellen und den Projektvertrieb (alleinige Verantwortung für ein Projektvolumen von 2,4 Mio. EUR im Jahr 2020)
Beratung eines globalen Pharmakonzerns von der Use-Case-Erarbeitung bis zum Roll-out von ML-gestützten Tools zur Wettbewerbsbeobachtung, unterstützt durch Sentimentanalyse und Topic Extraction für unstrukturierte Texte

Jan. 2019 - Juni 2020

1 Jahr 6 Monate

Berlin, Deutschland

Senior-Consultant / Data Scientist

Capgemini Invent

Entwicklung einer maßgeschneiderten, auf Machine Learning basierenden Trade-Surveillance-Lösung zur Bewertung von Handelsvolumen, Frequenz, Positionsgröße und gehandeltem Vertragstyp mithilfe von ARIMA- und LSTM-Modellen
Leitung eines Teams von 6 Engineers bei der Implementierung eines End-to-End-Real-Time-Data-Feeds (MS Kubernetes) für die führenden Energiebörsen weltweit (ICE, CME) über ein FIX-API-Protokoll
Unterstützung einer globalen Investmentbank bei der Lösung von Data-Quality-Problemen durch die Implementierung maßgeschneiderter Machine-Learning-Anwendungen für Back- und Middle-Office (Python / PySpark / Hadoop)
Natural Language Processing für Textklassifizierung durch den Einsatz von Latent Dirichlet Allocation und unüberwachtem Clustering, um die Verarbeitung von Textanfragen für Finanzprodukte zu vereinfachen

Juni 2017 - Dez. 2018

1 Jahr 7 Monate

Berlin, Deutschland

Consultant / Data Scientist

Capgemini Invent

Entwicklung eines Deep-Learning-basierten Anomalieerkennungsmodells zur Zuordnung von Sensordefekten und falschen Datenpunkten über ein Autoencoder-Modell (PySpark, TensorFlow, Keras)
Statistische Trendmodellierung zur Bestimmung des nächsten Kaufzeitpunkts eines Fahrzeugs und Machine-Learning-basierte Klassifizierung zur Empfehlung der passendsten Fahrzeugkonfiguration für einen deutschen Premium-OEM

Sept. 2015 - Dez. 2016

1 Jahr 4 Monate

Stockholm, Schweden

Research & Teaching Assistant

Stockholm School of Economics

Datenerhebung und -bereinigung (R / Python), multivariate Regressionsanalyse, logistische Regression
Wöchentliche Seminare mit 20-30 Studierenden zu Statistik, Mikroökonomie und Verhaltensökonomie

Branchenerfahrung

Sieh, in welchen Branchen dieser Freelancer den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat.

Erfahren in Bank- und Finanzwesen, Energie, Automotive, Bildung, Pharmazeutika und Professionelle Dienstleistungen.

Bank- und Finanzwesen

Energie

Automotive

Bildung

Pharmazeutika

Professionelle Dienstleistungen

Erfahrung nach Fachbereich

Zeigt, in welchen Abteilungen und Funktionen dieser Freelancer am meisten mitgewirkt hat.

Erfahren in Forschung und Entwicklung (F&E), Projektmanagement, Strategie und Planung, Business Intelligence, Produktentwicklung und Informationstechnologie (IT).

Forschung und Entwicklung (F&E)

Projektmanagement

Strategie und Planung

Business Intelligence

Produktentwicklung

Informationstechnologie (IT)

Fähigkeiten

Data Science

Python, R, Stata
Spark, Pyspark, Scala
Databricks / Sagemaker
Sql, Mongodb, Redshift, Postgresql

Softwareentwicklung

Javascript / Typescript
Rust
Solidity

Cloud-Technologie

Azure Cloud
Aws
Kubernetes

Machine Learning

Tensorflow
Keras
Googlebert Nlp

Sprachen

Deutsch

Muttersprache

Englisch

Verhandlungssicher

Spanisch

Verhandlungssicher

Schwedisch

Grundkenntnisse

Zertifikate & Bescheinigungen

DeepLearning.AI - Neural Exchange: Universidad del Pacífico Lima, Peru

Netzwerke und Deep Learning

Stanford Machine Learning

Statistiken

Erfahrung

Positionen gesamt 6

Erfahrung in Bank- und Finanzwesen 7 J.

Durchschn. Dauer 1 J. 10 M.

Längste Erfahrung 5 J. 5 M.

Globale Erfahrung

Länder gearbeitet 3 (Deutschland, Vereinigte Staaten, Schweden)

Hauptland Deutschland

Fachkenntnisse

Aktuelle Rollen Gründer / Quant-Entwickler, Manager Data Science & Blockchain Technology, Managing Consultant für Data Science

Hauptbranchen Bank- und Finanzwesen, Energie, Automotive

Hauptfachbereiche Forschung und Entwicklung (F&E), Projektmanagement, Strategie und Planung

Qualifikationen

Zertifikate erworben 3

Profil

Erstellt

August 2023

Stand

Juli 2026

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Häufig gestellte Fragen

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Raphael ist in Berlin, Deutschland ansässig.

Raphael spricht folgende Sprachen: Deutsch (Muttersprache), Englisch (Verhandlungssicher), Spanisch (Verhandlungssicher), Schwedisch (Grundkenntnisse).

Raphael hat mindestens 10 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Raphael in mindestens 6 verschiedenen Rollen und für 4 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 2 Jahre und 9 Monate. Beachten Sie, dass Raphael möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.

Basierend auf der jüngsten Erfahrung wäre Raphael gut geeignet für Rollen wie: Gründer / Quant-Entwickler, Manager Data Science & Blockchain Technology, Managing Consultant für Data Science.

Die neueste Position von Raphael ist Gründer / Quant-Entwickler bei Market Maker.

In den letzten Jahren hat Raphael für Market Maker und Roland Berger GmbH gearbeitet.

Raphael hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Bank- und Finanzwesen, Energie und Automotive. Raphael hat auch etwas Erfahrung in Bildung, Pharmazeutika und Professionelle Dienstleistungen.

Raphael hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Forschung und Entwicklung (F&E), Projektmanagement und Strategie und Planung. Raphael hat auch etwas Erfahrung in Business Intelligence, Produktentwicklung und Informationstechnologie (IT).

Raphael hat kürzlich in Industrien wie Bank- und Finanzwesen und Energie gearbeitet.

Raphael hat kürzlich in Bereichen wie Forschung und Entwicklung (F&E), Projektmanagement und Strategie und Planung gearbeitet.

Raphael hat 3 Zertifikate. U.a: DeepLearning.AI - Neural Exchange: Universidad del Pacífico Lima, Peru, Netzwerke und Deep Learning und Stanford Machine Learning.

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Durchschnittlicher Tagessatz für ähnliche Positionen

Die Tagessätze basieren auf aktuellen Projekten und enthalten keine FRATCH-Marge.

1000

750

500

250

⌀ Markt: 880-960 €

Die angegebenen Tagessätze entsprechen der typischen Marktspanne für Freelancer in dieser Position, basierend auf aktuellen Projekten auf unserer Plattform.

Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.