Principal Data Scientist (AI) | EU AI Act Compliance & Model Risk | ML für Finanzmärkte & Systematic Trading | LLM/RAG in regulierten Umgebungen
Aktualisiert am 08.08.2026
Profil
Freiberufler / Selbstständiger
Remote-Arbeit
Verfügbar ab: 10.08.2026
Verfügbar zu: 100%
davon vor Ort: 20%
Machine Learning
Data Science
EU AI Act Compliance
Python
Zeitreihenanalyse
LLM / RAG
Model Risk Management
AI Governance
Quantitative Finance
Algorithmic Trading
PyTorch
MLOps
SQL
Deutsch
Muttersprache
Englisch
Spanisch
Verhandlungssicher

Einsatzorte

Einsatzorte

Berlin (+50km)
Deutschland, Schweiz, Österreich
möglich

Projekte

Projekte

5 Jahre 6 Monate
2021-03 - heute

Aufbau einer deterministischen Produktions- und Ausführungsplattform für systematisches Trading (CPZAI)

Gründer / Principal Engineer (Quant & ML) Python PyTorch Machine Learning ...
Gründer / Principal Engineer (Quant & ML)
Konzeption und Entwicklung einer Produktionsplattform für systematische Handelsstrategien: Order-Routing, Broker- und Marktdaten-Integrationen (u.a. REST/WebSocket-APIs), deterministische Ausführungslogik mit vollständigem Audit-Trail, Signal-zu-Order-Pipeline, Backtesting- und Validierungs-Framework (Purged Cross-Validation, Signal-Decay-Analyse), ML-Modelle für Finanzzeitreihen (Gradient Boosting, Transformer-Architekturen), LLM/RAG-Komponenten für regulierte Workflows. Tech-Stack: Python, PyTorch, FastAPI, PostgreSQL, Docker, Cloud-Infrastruktur.
Python PyTorch Machine Learning Zeitreihenanalyse Backtesting Broker-APIs FastAPI PostgreSQL Docker LLM RAG

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Aufbau einer deterministischen Produktions- und Ausführungsplattform für systematisches Trading (CPZAI)

Gründer / Principal Engineer (Quant & ML) Python PyTorch Machine Learning ...
Gründer / Principal Engineer (Quant & ML)
Konzeption und Entwicklung einer Produktionsplattform für systematische Handelsstrategien: Order-Routing, Broker- und Marktdaten-Integrationen (u.a. REST/WebSocket-APIs), deterministische Ausführungslogik mit vollständigem Audit-Trail, Signal-zu-Order-Pipeline, Backtesting- und Validierungs-Framework (Purged Cross-Validation, Signal-Decay-Analyse), ML-Modelle für Finanzzeitreihen (Gradient Boosting, Transformer-Architekturen), LLM/RAG-Komponenten für regulierte Workflows. Tech-Stack: Python, PyTorch, FastAPI, PostgreSQL, Docker, Cloud-Infrastruktur.
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