Julian W.-CEO & ML-Ingenieur
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Erfahrungen
CEO & ML-Ingenieur
LOLML GmbH
- Beratung: Monte-Carlo-Szenarioanalyse eines exotischen Swaps-Portfolios (C++, bash, gnuplot)
- Auswahl von Projekten: Industrielle Prozessoptimierung, EDI-Automatisierung, LLM-Erklärbarkeit, Portfolio-Optimierung, Zeitreihenanalyse
Machine-Learning-Ingenieur
DataRobot
- Entwicklung eines internen VaR-Modells für Marktrisiko
- Teams:
- Marktszenariengenerator: hybrider Monte-Carlo-Ansatz mit einer 500-dimensionalen Diskretisierung der Heath-Jarrow-Morton SPDE (C++ mit STL, boost, blitz++, GSL)
- Modellmanagement und Monitoring (MLOps): Online-Learning-Modelle zur Drift-Erkennung und Überwachung der Merkmalsverteilungen
- Wahrscheinlichkeitsbasiertes Kreditmarktmodell: statistische Analyse und Kalibrierung eines Terminkurvenmodells der Ausfallwahrscheinlichkeit für CDS-Spreads
- ContagionNET: probabilistisches Modell für individuelles Infektionsrisiko, direkte Zusammenarbeit mit dem CEO
- Covid Machine: Optimierung von Impfstoffstudien (Moderna), kompartimentales Epidemiemodell
- Trusted AI: Implementierung eines Modells für Vorhersageintervalle bei Regressionsproblemen (konforme Inferenz)
Quantitativer Analyst
Allianz Global Investors (risklab)
- Entwurf, Implementierung und Verwaltung eines Portfolio-Optimierungs-Frameworks bestehend aus:
- Einem C#-Backend mit verschiedenen LP- und QP-Optimierern aus der NAG-Bibliothek
- Middleware, die eine WebAPI bereitstellt und RabbitMQ nutzt
- Ein asynchrones C#-VSTO-Excel-Frontend
- Automatisierte Risiko-Reporting- und Datenvalidierungsprozesse (Python, Jupyter, bash, Cygwin)
- Test und Validierung eines Derivate-Bewertungs-Frameworks für inflationsindexierte Swaps (MATLAB, Python, C#)
Wissenschaftlicher Mitarbeiter
University of Freiburg
- Python-ML-Stack: numpy, pandas, matplotlib, PyTorch, scikit-learn, scipy, streamlit
- Modelle: Deep Learning, NLP, Große Sprachmodelle, Zeitreihenanalyse, Computer Vision, Reinforcement Learning
- Forschungsthemen: Finanzmathematik, Statistik, stochastische Analyse, Energiemärkte
- Linux: Standard-UNIX-Tools (bash, vim, git, usw.); Arch Linux + i3
- Lehre: Mathematik für Ingenieure, Mathematische Statistik und Stochastische Analyse (8 Kurse)
- Sonstiges: PyCharm, LaTeX
- Veröffentlichung eines Übungsbuchs zu Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik
Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Chemnitz University of Technology
- Python-ML-Stack: numpy, pandas, matplotlib, PyTorch, scikit-learn, scipy, streamlit
- Modelle: Deep Learning, NLP, Große Sprachmodelle, Zeitreihenanalyse, Computer Vision, Reinforcement Learning
- Forschungsthemen: Finanzmathematik, Statistik, stochastische Analyse, Energiemärkte
- Linux: Standard-UNIX-Tools (bash, vim, git, usw.); Arch Linux + i3
- Lehre: Mathematik für Ingenieure, Mathematische Statistik und Stochastische Analyse (8 Kurse)
- Sonstiges: PyCharm, LaTeX
- Veröffentlichung eines Übungsbuchs zu Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik
Quantitativer Analyst
Raiffeisen Bank International AG
Branchenerfahrung
Sieh, in welchen Branchen dieser Freelancer den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat.
Erfahren in Bank- und Finanzwesen, Bildung, Informationstechnologie (IT), Fertigung, Energie und Pharmazeutika.
Erfahrung nach Fachbereich
Zeigt, in welchen Abteilungen und Funktionen dieser Freelancer am meisten mitgewirkt hat.
Erfahren in Finanzen, Forschung und Entwicklung (F&E), Informationstechnologie (IT), Investitionen, M&A & Venture Capital, Betrieb und Produktentwicklung.
Zusammenfassung
Ein vielseitiger Ingenieur mit fundierten Kenntnissen in Mathematik, Machine Learning und Softwareentwicklung.
Fähigkeiten
Python-Ml-Stack: Numpy, Pandas, Matplotlib, Pytorch, Scikit-Learn, Scipy, Streamlit
Modelle: Deep Learning, Nlp, GroßE Sprachmodelle, Zeitreihenanalyse, Computer Vision, Reinforcement Learning
Linux: Standard-Unix-Tools (Bash, Vim, Git, Usw.); Arch Linux + I3
Sonstiges: Pycharm, Latex
Sprachen
Ausbildung
Technische Universität Wien
Dipl.-Ing.-Abschluss in Mathematik, Schwerpunkt Abstrakte Algebra (Gruppentheorie, Homologietheorie), Topologie, Symbolische · Mathematik · Wien, Österreich
Zertifikate & Bescheinigungen
Deep Reinforcement Learning, ein Nanodegree
risklab (Allianz Global Investors)
Deep Learning, eine Spezialisierung mit 5 Kursen
deeplearning.ai auf Coursera
Statistiken
Erfahrung
Globale Erfahrung
Fachkenntnisse
Qualifikationen
Profil
Häufig gestellte Fragen
Du hast Fragen? Hier findest du mehr.
Julian spricht folgende Sprachen: Polnisch (Muttersprache), Deutsch (Verhandlungssicher), Englisch (Verhandlungssicher), Japanisch (Grundkenntnisse).
Julian hat mindestens 19 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Julian in mindestens 4 verschiedenen Rollen und für 6 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 3 Jahre und 1 Monat. Beachten Sie, dass Julian möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.
Basierend auf der jüngsten Erfahrung wäre Julian gut geeignet für Rollen wie: CEO & ML-Ingenieur, Machine-Learning-Ingenieur, Quantitativer Analyst.
Die neueste Position von Julian ist CEO & ML-Ingenieur bei LOLML GmbH.
In den letzten Jahren hat Julian für LOLML GmbH und DataRobot gearbeitet.
Julian hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Bank- und Finanzwesen, Bildung und Informationstechnologie (IT). Julian hat auch etwas Erfahrung in Fertigung, Energie und Pharmazeutika.
Julian hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Forschung und Entwicklung (F&E), Finanzen, Investitionen und M&A & Venture Capital. Julian hat auch etwas Erfahrung in Informationstechnologie (IT), Betrieb und Produktentwicklung.
Julian hat kürzlich in Industrien wie Bank- und Finanzwesen, Informationstechnologie (IT) und Fertigung gearbeitet.
Julian hat kürzlich in Bereichen wie Informationstechnologie (IT), Finanzen und Betrieb gearbeitet.
Julian hat einen Master in Mathematik von Technische Universität Wien.
Julian hat 2 Zertifikate. U.a: Deep Reinforcement Learning, ein Nanodegree, Deep Learning und eine Spezialisierung mit 5 Kursen.
Die Verfügbarkeit von Julian muss bestätigt werden.
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