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Consultant - Deep Learning | Quantitative Trading

offline
  • auf Anfrage
  • 13403 Berlin
  • Europa
  • en
  • 15.02.2019

Kurzvorstellung

Python Developer with expertise in Machine Learning, Statistical Analysis,Time Series Analysis, Alpha Design and Econometrics.

Ich biete

  • C++
  • Data Mining
  • Deep Learning
  • Django (Framework)
  • Django Rest Framework
  • Keras
  • Machinelles Lernen (allg.)
  • MetaTrader
  • MongoDB
  • PostgreSQL
  • Python
  • Tensorflow
  • Time Series Analysis

Projekt‐ & Berufserfahrung

Quantitative Analyst (Festanstellung)
Kundenname anonymisiert, Berlin
6/2018 – offen (3 Jahre, 7 Monate)
Banken
Tätigkeitszeitraum

6/2018 – offen

Tätigkeitsbeschreibung

-Implementing crypto trading platform for automated intraday quantitative trading on BitMEX using Celery and MongoDB.
-Alpha Design using Statistical Time Series Analysis and Deep Learning
-Feature Extraction from real time websockets

Eingesetzte Qualifikationen

Data Mining, Machinelles Lernen (allg.), Python, Django (Framework)

Data Scientist
Universal Music Group, Berlin
12/2015 – 7/2018 (2 Jahre, 8 Monate)
Medienbranche
Tätigkeitszeitraum

12/2015 – 7/2018

Tätigkeitsbeschreibung

-Creating an on-premise web application to predict the future ranking of tracks in recent albums. The algorithm make use of Recurrent Neural Networks for Time Series Prediction.
-Clustering similar artists and tracks to compute various KPIs used for making sophisticated marketing strategies.
-Aggregating company wide datasets using AWS EC2 and Postgresql servers.
-Statistical Analysis on daily worldwide data streams coming from Spotify, iTunes, Apple Music using Google Cloud Platform and hosting results on plotly dash via intranet.

Eingesetzte Qualifikationen

Data Science, Machinelles Lernen (allg.), MongoDB, PostgreSQL, Python, Django (Framework)

Research Intern (Festanstellung)
Max Planck Institute, Frankfurt
6/2015 – 12/2015 (7 Monate)
Hochschulen und Forschungseinrichtungen
Tätigkeitszeitraum

6/2015 – 12/2015

Tätigkeitsbeschreibung

-Using various signal processing techniques to analyze EEG data.
-Finding patterns from high dimension signal space using Fourier Analysis.
-Implementing Recurrent Neural Networks for Spike Sorting.

Eingesetzte Qualifikationen

Machinelles Lernen (allg.), Python

Research Intern (Festanstellung)
Wadia Institute of Himalayan Geology, Dehradun
1/2013 – 7/2013 (7 Monate)
Hochschulen und Forschungseinrichtungen
Tätigkeitszeitraum

1/2013 – 7/2013

Tätigkeitsbeschreibung

-Processing highly noisy seismic wave data.
-Implementing Multiple Lapse Time Window Analysis Method in Python.
-Working on Coda Normalization Method using Logistic Regression.
-Publishing research on estimation of scattering and intrinsic attenuation from multiple lapse time window analysis.

Eingesetzte Qualifikationen

Data Science, Machinelles Lernen (allg.), Python

Qualifikationen

Deep Learning, Time Series Analysis, Keras, Tensorflow, Scikit-learn, Django Rest Framework, PostgreSQL, MongoDB, Google Cloud, Micorsoft Azure, AWS

Persönliche Daten

Sprache
  • Englisch (Muttersprache)
Reisebereitschaft
Europa
Arbeitserlaubnis
  • Europäische Union
Home-Office
bevorzugt
Profilaufrufe
1394
Alter
28
Berufserfahrung
5 Jahre und 11 Monate (seit 01/2016)

Kontaktdaten

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