Empfohlener Experte
Julian Wergieluk-CEO & ML-Ingenieur
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Erfahrungen
Jan. 2023 - Heute
3 Jahre 5 MonateDeutschland
CEO & ML-Ingenieur
LOLML GmbH
Stellenbeschreibung
CEO & ML-Ingenieur bei LOLML GmbH
Industrien
Bank- und Finanzwesen
Informationstechnologie (IT)
Fertigung
Bereichen
Finanzen
Informationstechnologie (IT)
Betrieb
- Beratung: Monte-Carlo-Szenarioanalyse eines exotischen Swaps-Portfolios (C++, bash, gnuplot)
- Auswahl von Projekten: Industrielle Prozessoptimierung, EDI-Automatisierung, LLM-Erklärbarkeit, Portfolio-Optimierung, Zeitreihenanalyse
Nov. 2019 - Dez. 2022
3 Jahre 2 MonateDeutschland
HybridMachine-Learning-Ingenieur
DataRobot
Stellenbeschreibung
Machine-Learning-Ingenieur bei DataRobot
Industrien
Bank- und Finanzwesen
Pharmazeutika
Bereichen
Informationstechnologie (IT)
Produktentwicklung
Forschung und Entwicklung (F&E)
- 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)
Sept. 2015 - Okt. 2019
4 Jahre 2 MonateMünchen, Deutschland
Quantitativer Analyst
Allianz Global Investors (risklab)
Stellenbeschreibung
Quantitativer Analyst bei Allianz Global Investors (risklab)
Industrien
Bank- und Finanzwesen
Bereichen
Finanzen
Investitionen, M&A & Venture Capital
- 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#)
Apr. 2015 - Dez. 2018
3 Jahre 9 MonateWissenschaftlicher Mitarbeiter
University of Freiburg
Stellenbeschreibung
Wissenschaftlicher Mitarbeiter bei University of Freiburg
Industrien
Bildung
Energie
Bank- und Finanzwesen
Bereichen
Forschung und Entwicklung (F&E)
- 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
Feb. 2011 - März 2015
4 Jahre 2 MonateWissenschaftlicher Mitarbeiter
Chemnitz University of Technology
Stellenbeschreibung
Wissenschaftlicher Mitarbeiter bei Chemnitz University of Technology
Industrien
Bildung
Bereichen
Forschung und Entwicklung (F&E)
- 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
Jan. 2008 - Jan. 2011
3 Jahre 1 MonatWien, Österreich
Quantitativer Analyst
Raiffeisen Bank International AG
Stellenbeschreibung
Quantitativer Analyst bei Raiffeisen Bank International AG
Industrien
Bank- und Finanzwesen
Bereichen
Finanzen
Investitionen, M&A & Venture Capital
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.
Bank- und Finanzwesen
Bildung
Informationstechnologie (IT)
Fertigung
Energie
Pharmazeutika
Erfahrung nach Fachbereich
Zeigt, in welchen Abteilungen und Funktionen dieser Freelancer am meisten mitgewirkt hat.
Erfahren in Forschung und Entwicklung (F&E), Finanzen, Investitionen, M&A & Venture Capital, Informationstechnologie (IT), Betrieb und Produktentwicklung.
Forschung und Entwicklung (F&E)
Finanzen
Investitionen, M&A & Venture Capital
Informationstechnologie (IT)
Betrieb
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
Polnisch
MutterspracheDeutsch
VerhandlungssicherEnglisch
VerhandlungssicherJapanisch
GrundkenntnisseAusbildung
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
Positionen gesamt 6
Erfahrung in Bank- und Finanzwesen 14 J.
Durchschn. Dauer 3 J. 7 M.
Längste Erfahrung 4 J. 1 M.
Globale Erfahrung
Länder gearbeitet 2 (Deutschland, Österreich)
Hauptland Deutschland
Fachkenntnisse
Aktuelle Rollen CEO & ML-Ingenieur, Machine-Learning-Ingenieur, Quantitativer Analyst
Hauptbranchen Bank- und Finanzwesen, Bildung, Informationstechnologie (IT)
Hauptfachbereiche Forschung und Entwicklung (F&E), Finanzen, Investitionen, M&A & Venture Capital
Qualifikationen
Höchster Abschluss Master
Zertifikate erworben 2
Profil
Erstellt
Stand
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 18 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 Energie. Julian hat auch etwas Erfahrung in Informationstechnologie (IT), Fertigung 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.
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