Jakob Heiss

Angestellt, Postdoctoral Researcher, UC Berkeley
Abschluss: PhD, ETH Zurich
Berkeley, United States of America

Skills

Maschinelles Lernen
Python
Deep Learning
Mathematik
Neuronale Netze
Statistik
Künstliche Intelligenz
LaTeX
ML
TensorFlow
PyTorch
Technische Mathematik
Engineering
Applied Mathematics
Angewandte Mathematik
Data Science
PowerPoint
Künstliche neuronale Netzwerke
Neural Networks

Timeline

Professional experience for Jakob Heiss

  • Current 7 months, since Oct 2025

    Postdoctoral Researcher

    UC Berkeley

  • 5 years and 11 months, Nov 2019 - Sep 2025

    PhD Student

    ETH Zürich
  • 1 month, Feb 2023 - Feb 2023

    Research Affiliate

    UC Berkeley

    Visiting Prof. Bin Yu's research group (Yu group) in the Departments of Statistics at UC Berkeley to exchange research ideas.

  • 2016 - 2018

    Tutor

    TU Wien

    Lehre an der TU Wien als Tutor am Institut für Diskrete Mathematik und Geometrie (2017-2018): Repetitorium Lineare Algebra und Geometrie 1&2: Fragestunden für Mathematik-Studierende Lehre an der TU Wien als Tutor am Institut für Analysis und Scientific Computing (2016-2018): 1.) Mathematik für Elektrotechnik 1&2: Leiten von benoteten Übungen 2.) Fachliches Mentoring: Fragestunden für Elektrotechniker 3.) Auffrischungskurs Mathematik: Interaktive Mathematik-Einführung vor 30-100 TU-Studienanfängern halten.

  • 2 months, Aug 2017 - Sep 2017

    Ferialpraktikum

    AIT Austrian Institute of Technology GmbH

    Ferialpraktikum bei High-Performance Vision am AIT gemeinsam mit einem Studienkollegen: 1.) Verstehen des Papers Solving Dense Image Matching in Real-Time using Discrete-Continuous Optimization 2.) lauffähige und ausführlich kommentierte Implementierung des darin beschriebenen Algorithmus in Python 3.) Präsentation des Algorithmus vor der Forschungsgruppe und Entwicklern, damit eine kommerzielle hardwarenahe Version des Algorithmus implementiert werden kann

Educational background for Jakob Heiss

  • 5 years and 11 months, Nov 2019 - Sep 2025

    Mathematik

    ETH Zurich

    Betreuer: Prof. Josef Teichmann

  • 2018 - 2019

    Mathematik

    ETH Zürich

    2 Master-Austauschsemester: - Herbstsemester: 36 ECTS Lehrveranstaltungen - Frühlingssemester: Masterarbeit bei Prof. Josef Teichmann im Bereich Machine Learning (30 ECTS) und 6 ECTS Lehrveranstaltungen

  • 2017 - 2019

    Technische Mathematik

    TU Wien

    Notendurchschnitt: 1.2

  • 2012 - 2017

    Technische Mathematik

    TU Wien

    Notendurchschnitt: 1.3

Languages

  • German

    C2 (Expert / native speaker)

  • English

    C1 (Fluent)

  • French

    A1-A2 (Basic)

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