Raphael M.-Gründer / Quant-Entwickler
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Erfahrungen
Gründer / Quant-Entwickler
Market Maker
- Entwicklung von Krypto-Quant-Strategien, automatisierte Handelsausführung, Onchain-Daten-Client (Ethereum / Solana)
- Entwicklung von Daten- und Handelsarchitekturen für die Bereitstellung von Liquidität
Manager Data Science & Blockchain Technology
Roland Berger GmbH
- Entwicklung der Digital-Asset-Strategie für mehrere Banken einschließlich des Aufbaus einer Verwahrungstechnologie
- Aufbau des weltweit größten BTC-Mining-Betriebs in Abu Dhabi, einschließlich der Entwicklung eines Ventures zur Etablierung einer sicheren Verwahrungs- und Vermarktungsstrategie für digitale Vermögenswerte
- Prognose von Preisen und Volatilität für Öl- und Gaskommoditäten mithilfe tiefer neuronaler Netze, vektorautoregressiver Modelle und mehrschichtiger Ensemble-Modelle – Leitung der durchgängigen Softwareimplementierung mit einem Team aus 3 Data Scientists und 2 Data Engineers
Managing Consultant for Data Science
Capgemini Invent
- Leitung von Data-Science-Teams (3-8 FTE) in Prototyping-Projekten, verantwortlich für die Entwicklung analytischer Anwendungsfälle, 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 Pharmaunternehmens von der Identifikation von Anwendungsfällen bis zur Einführung von ML-basierten Tools zur Wettbewerbsbeobachtung, unterstützt durch Sentiment-Analyse und Themenextraktion für unstrukturierten Text
Senior-Consultant / Data Scientist
Capgemini Invent
- Entwicklung einer kundenspezifischen und auf maschinellem Lernen basierenden Lösung zur Handelsüberwachung, bei der Handelsvolumen, Häufigkeit, Positionsgröße und gehandelter Kontrakttyp mithilfe von ARIMA- und LSTM-Modellen bewertet werden
- Leitung eines Teams von 6 Engineers bei der Implementierung eines durchgängigen Echtzeit-Datenfeeds (MS Kubernetes) zu den weltweit führenden Energiebörsen (ICE, CME) über ein FIX-API-Protokoll
- Unterstützung einer globalen Investmentbank bei der Lösung von Datenqualitätsproblemen durch die Implementierung kundenspezifischer Machine-Learning-Anwendungen für Back- und Middle-Office (Python / PySpark / Hadoop)
- Verarbeitung natürlicher Sprache zur Textklassifizierung durch den Einsatz von Latent Dirichlet Allocation und unüberwachtem Clustering, um die Verarbeitung von Textanfragen zu Finanzprodukten zu vereinfachen
Consultant / Data Scientist
Capgemini Invent
- Entwicklung eines auf Deep Learning basierenden Modells zur Erkennung von Anomalien, um Sensorfehler und fehlerhafte Datenpunkte mithilfe eines Autoencoder-Modells zuzuordnen (PySpark, TensorFlow, Keras)
- Statistische Trendmodellierung zur Bestimmung des nächsten Fahrzeugkaufzeitpunkts und auf maschinellem Lernen basierende Klassifizierung zur Empfehlung der am besten geeigneten Fahrzeugkonfiguration für einen deutschen Premium-OEM
Wissenschaftlicher Mitarbeiter / Tutor
Stockholm School of Economics
- Datenbeschaffung und -bereinigung (R / Python), multivariate Regressionsanalyse, logistische Regression
- Wöchentliche Seminare für 20-30 Studierende zu Statistik, Mikroökonomie und Verhaltensökonomie unterrichten
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.
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).
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
Maschinelles Lernen
- Tensorflow
- Keras
- Googlebert Nlp
Sprachen
Zertifikate & Bescheinigungen
DeepLearning.AI - Neural Exchange: Universidad del Pacífico Lima, Peru
Networks and Deep Learning
Stanford Machine Learning
Statistiken
Erfahrung
Globale Erfahrung
Fachkenntnisse
Qualifikationen
Häufig gestellte Fragen
Du hast Fragen? Hier findest du mehr.
Raphael ist in Berlin, Deutschland ansässig.
Raphael spricht folgende Sprachen: Deutsch (Muttersprache), Englisch (Verhandlungssicher), Spanisch (Verhandlungssicher), Schwedisch (Grundkenntnisse).
Raphael hat mindestens 11 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 for 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, Networks and Deep Learning und Stanford Machine Learning.
Raphael ist sofort vollzeit verfügbar für passende Projekte.
Tagessatzverteilung
Die angegebenen Tagessätze entsprechen der typischen Marktspanne für Freelancer in dieser Position, basierend auf aktuellen Projekten auf unserer Plattform.
Durchschnittlicher Tagessatz für ähnliche Positionen
Die Tagessätze basieren auf aktuellen Projekten und enthalten keine FRATCH-Marge.
Der durchschnittliche Tagessatz ist der Mittelwert aller Tagessätze aus aktuellen Verträgen vergleichbarer Freelancer auf unserer Plattform.
Der Median-Tagessatz ist der mittlere Wert aller Tagessätze – die Hälfte der vergleichbaren Freelancer verlangt weniger, die andere Hälfte mehr. Anders als der Durchschnitt wird er von Ausreißern kaum beeinflusst.
Berechnet auf Basis der Tagessätze unserer Freelancer, Stand 7 Nov 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
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