Dennis Glüsenkamp

Vorlesungen: „Angewandte Programmierung in Python“ im Masterstudiengang Big Data & Business Analytics sowie „Informations- und Wissensmanagement“ im Masterstudiengang IT Management; Inhalte: Data Analysis Lifecycle, SQL, Programmierung in Python, Data Science und Machine Learning Methoden, Modelle des Informations- und Wissensmanagements

Entwicklung der Strategie und Prozesse zur Definition und Umsetzung von Data Science Projekten im Bereich der Lebensversicherung; Fachliche Führung der Data Science Teams mit fünf Personen sowie inhaltlicher Sparringspartner für Themen am Schnittpunkt von Analytik und Versicherung; Erster Ansprechpartner für alle Fachbereiche des Unternehmens zum Thema Data Use Cases; Gestaltung und Durchführung der wertorientierten Priorisierung für Use Cases; Entwicklung und Evaluierung von Erfolgsmetriken für Use Cases

Entwicklung einer Talent-Datenstrategie und fachliche Führung von Use Cases zur Verankerung von datengetriebenen Entscheidungsprozessen; Data Science Projekte zu verschiedenen Fragestellungen des Talent Managements und Recruitments (People Analytics) in Python und R; Unterstützung des HR-Bereichs bei der Umsetzung von analytischen Tools im Staffing-Prozess; Change Management in Bezug auf die Wahrnehmung und Verwendung von datengetriebenen, maschinell unterstützten Entscheidungsprozessen im HR Bereich

Data Mining von vertriebswegeübergreifenden Angebotsdaten mit dem Ziel der Modellierung von Kundeninteressen und Abschlussverhalten mit SQL, SAS und R; Entwicklung von Machine Learning Modellen in Python für die Vorhersage von Kundenverhalten; Initialisierung des Projekts zur Einführung eines interaktiven Dashboards für das Reporting von Kundenkennzahlen in R Shiny; Evaluierung von zukunftsfähigen Alternativen einer IT-Infrastruktur für den Bereich Customer Data Intelligence

Leitung der fachlichen Konzerninitiative zu Advanced Analytics, Data Mining und Machine Learning; Evaluation der dezentralen Konzernaktivitäten und Entwicklung der strategischen Ausrichtung der Datenanalytik in der Generali Deutschland Gruppe; Entwicklung und Umsetzung von Anwendungsfällen und Pilotaufträgen in Zusammenarbeit mit internationalen Kollegen und externen Beratern in Python und R

Projekttätigkeit und Konzeptentwicklungen zu Data Science, Machine Learning und Advanced Analytics; Projektunterstützung im Risikomanagement zu Simulationsverfahren (Least Squares Monte Carlo); Gremienvorbereitung und -organisation sowie Aufgaben der externen und internen Unternehmenskommunikation; Erfolgreiche Teilnahme am Potenzialträger-Entwicklungsprogramm „ProTalent“ der Generali Deutschland Gruppe

Generierung und Modellierung stochastischer Kapitalmarktszenarien sowie Analysen und Berichte zum Kapitalmarkt; Implementierung von Modellen sowie Datenaufbereitung zur Asset Allocation; Betreuung und Patenschaft von Abteilungsprojekten

Assistenz im SAP-Projekt zu Zahlungsverkehrssystemen; Modellierung und Assistenz im Projekt zur Migration eines Lebensversicherungssystems; Aufgaben im Controlling und IT-Risikomanagement

Leitung des Projekts zur Einführung des Mentoring-Programms in der Deutschen Physikalischen Gesellschaft; Planung und Organisation der Auftaktveranstaltung

Technische Unterstützung, Beratung und Programmierung von Implantierbaren Kardioverter-Defibrillatoren (ICD) bei Implantationen und Nachsorgen

Ausarbeitung von Gutachten und Analysen zu wissenschaftlichen Fragestellungen, Beantwortung von Anfragen der MdB, Publikation zur Quantenkryptographie

Data Mining, Applied Computational Intelligence, Artificial Neural Networks; Masterarbeit: "Prediction of customer churn with premium online calculation data in insurance business"

Nichtlineare Zeitreihenanalyse, Neurophysik, Computational Physics, statistische Datenanalyse; Diplomarbeit: "Messung direktionaler Abhängigkeiten in dynamischen Systemen mit zellularen nichtlinearen Netzen"

Nebenfach: Informatik, Algorithmen, Objektorientierte Programmierung in Java