Andreas Pietryga

Bis 2026, Promotion – Dr. rer. pol. in Computational Economics, Universität Bielefeld, Universität Bielefeld
Bielefeld, Deutschland

Fähigkeiten und Kenntnisse

Quantitative Research
Reinforcement Learning
Dynamische Optimierung
Algorithmendesign
Mathematische Modellierung
Spieltheorie
Multi-Agent Reinforcement Learning
Markov-Entscheidungsprozesse
Optimal Control
Simulation
Algorithmic Pricing
Computational Economics
Wolfram Mathematica
Python
Git
LaTeX
Stochastische Modellierung
Numerische Optimierung

Werdegang

Berufserfahrung von Andreas Pietryga

  • 6 Jahre und 4 Monate, Apr. 2020 - Juli 2026

    Promotion – Dr. rer. pol. in Computational Economics, Universität Bielefeld

    Universität Bielefeld

    Dissertation: Advancing the Next Industrial Revolution: The Role of AI, Smart Products, and Algorithmic Decision Making Forschungsschwerpunkte: Reinforcement Learning, dynamische Optimierung und algorithmische Preisbildung.

  • 4 Jahre und 6 Monate, Apr. 2020 - Sep. 2024

    Wissenschaftlicher Mitarbeiter – Computational Economics

    Universität Bielefeld

    • Eigenständige Promotionsforschung zu Reinforcement Learning, dynamischer Optimierung und algorithmischer Preisbildung • Entwicklung eigener Modelle für Investitionsentscheidungen unter Unsicherheit, autonomes Lernen und Multi-Agenten-Preisbildung • Lehre in Industrieökonomik und Wettbewerbspolitik sowie Betreuung und Bewertung von fünf Bachelorarbeiten • Fellow der ZiF-Forschungsgruppe Economic and Legal Challenges in the Advent of Smart Products (2021–2022)

  • 5 Monate, Mai 2015 - Sep. 2015

    Data Analyst – Fixed Income

    Thomson Reuters

    • Pflege und Aktualisierung von Referenz- und Stammdaten zu Treasury Bills und Anleihen in den Datenbanken von Thomson Reuters • Sicherstellung aktueller und konsistenter Instrumentenstammdaten

  • 9 Monate, Okt. 2008 - Juni 2009

    Soldat

    Bundeswehr

Ausbildung von Andreas Pietryga

  • 6 Jahre und 4 Monate, Apr. 2020 - Juli 2026

    Computational Economics

    Universität Bielefeld

    Dissertation: Advancing the Next Industrial Revolution: The Role of AI, Smart Products, and Algorithmic Decision Making Erfolgreich verteidigt am 17. Juli 2026. Forschungsschwerpunkte: Reinforcement Learning, dynamische Optimierung, algorithmische Preisbildung, autonome Systeme und Multi-Agenten-Entscheidungen.

  • 4 Jahre, Apr. 2016 - März 2020

    Wirtschaftswissenschaften

    Universität Bielefeld

    Abschlussnote: 1,8 Masterarbeit: Produktinnovation und Industrieentwicklung in einem dynamischen Oligopol Methoden: dynamische Spiele, homogene Markov-Ketten, Markov Perfect Equilibrium und numerische Modellierung in Wolfram Mathematica.

  • 4 Jahre und 9 Monate, Okt. 2009 - Juni 2014

    Wirtschaftswissenschaften

    Universität Bielefeld

    Abschlussnote: 1,8 Bachelorarbeit: Immobilien-orientierte Investitionsformen im Vergleich

Sprachen

  • Deutsch

    C2 (Verhandlungssicher / Muttersprachlich)

  • Polnisch

    C1 (Fließend)

  • Englisch

    C1 (Fließend)

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