Fabian Lukassen

• Erforschung der Integration von explainable AI (XAI) mit Large Language Models (LLMs) zur Zeitreihenprognose. • Entwicklung eines Python-Pakets zur ensemble-basierten Changepoint-Erkennung und LLM-gestützten Ursachenanalyse. • Aufbereitung der Ergebnisse für wissenschaftliche Veröffentlichungen; Erforschung hybrider LLM + ML Modellarchitekturen.

• Neustrukturierung des Masterkurses „Lineare Modelle und ihre mathematische Grundlage“. • Erstellung neuer Vorlesungsfolien und R-basierter Übungsunterlagen. • Entwicklung reproduzierbarer R-Workflows zur Modernisierung der Lehre.

AIAS ist eine gemeinnützige Organisation, die Studierende über Blutkrebs aufklärt und ihnen die Möglichkeit bietet, sich jedes Semester direkt auf dem Campus als potenzielle Stammzellspender:innen zu registrieren. AIAS Göttingen und 29 weitere lokale Gruppen konnten bereits über **50.000 Studierende registrieren** und so rund **200 Leben retten**. Die Vision: Jede:r Studierende an deutschen Hochschulen soll registriert sein.

• Betreuung von über 20 Studierenden in Statistik und R-Programmierung • Durchführung von Übungsgruppen und praktische Anleitung in R • Korrektur von Klausuren und Betreuung bei Verständnisfragen

• Pflege und Erweiterung eines universitären CMS mit über 100.000 täglichen Nutzern • Refactoring zentraler Komponenten (PHP, JavaScript) und Containerisierung mit Docker • Verbesserung der Systemstabilität und Deployment-Prozesse

• Entwurf und Implementierung einer Datenaggregationspipeline für eine interne Empfehlungslösung auf AWS • Entwicklung von Back-End-Logik und Integration mit Front-End-Services • Evaluierung interner Datenquellen und Dokumentation der Datenprozesse

• Entwicklung von Automatisierungstools und Web-Scrapern mit Python und Selenium • Implementierung von End-to-End-Tests mit Cypress & BrowserStack zur Sicherstellung der Produktionsqualität • Optimierung der Performance und SEO einer Next.js-Webanwendung

• Übernnahme nach dem Praktikum • 20 Stunden pro Woche während des Semesters, Vollzeit in der Semesterpause

• Wöchentlicher Mathematikunterricht für Schüler:innen, die durch die Corona-Pandemie benachteiligt waren

• Full Stack Entwicklung mit Laravel, Vue.js und MariaDB. • Refactoring bestehender Module und Implementierung neuer Features. • Forschung und Anwendung von Design Patterns, Teststrategien und Best Practices zur Code-Qualität.

Initiale Datenanalyse einer Maschine, die anschließend im Bereich Qualitätsmanagement eingeführt wurde, sowie Untersützung im Tagesgeschäft.

Im Anschluss an das Abitur konnte ich im Rahmen eines Gap-Years internationale Erfahrung sowie Sprachkenntnisse in einer neuen Kultur erlangen. Das Jahr bestand aus 6 Monaten diverser Baustellen-Arbeit, 3 Monaten reisen in Australien sowie Neuseeland und 3 Monaten reisen in China, Vietnam, Thailand und den Fidschi-Inseln.

Relevante Lehrveranstaltungen: Linear Models & Mathematical Foundations · Mathematical Foundations of Applied Statistics · Generalized Regression · Advanced Statistical Inference · Econometrics · Multivariate Statistics · Bayesian and Statistical Learning · Machine Learning · Deep Learning · Statistical Programming

Kurse in Ökonometrie und Finance

Kurse in Ökonometrie und Finance

Kurse in Ökonometrie und Finance

**Relevante Lehrveranstaltungen:** Computer Science I & II · Computernetzwerke · Betriebssysteme · Java-Programmierung · C-Programmierung · Wissenschaftliches Programmieren (MATLAB) · Mobile App Development Project · Prozessmodellierung · Informationsmanagement · Mathematik · Statistik · Ökonometrie · Makroökonomie · Finanzwesen · Rechnungswesen · Kapitalmärkte & Unternehmensbewertung