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Jonathan Seibel

Bis 2018, Mathematik, TU Berlin
Berlin, Deutschland

Fähigkeiten und Kenntnisse

Python
R
Java
C
Statistical Modelling
Financial mathematics
Probability theory
Optimization
Applied Mathematics
Stochastic Calculus

Werdegang

Berufserfahrung von Jonathan Seibel

  • Bis heute 5 Jahre und 3 Monate, seit Apr. 2020

    Structurer

    Munich Re (Group)

    Munich Re Markets - Structuring Team Asia

  • 1 Jahr und 4 Monate, Dez. 2018 - März 2020

    Model Development Quant

    Deutsche Bank AG

    Derivatives Counterparty Risk Methodology

  • 6 Monate, Nov. 2017 - Apr. 2018

    Master Thesis

    BayernLB

    - Implemented the particle method for calibration of Local Stochastic Volatility Models - Developed a parametric Local Stochastic Volatility Model as a parsimonious extension of the Heston Model which is capable of producing exploding implied volatility short-term skew - Continued to work on pricing and hedging of autocallables and used my own implemented exotic derivative pricing engine for benchmarking against Bloomberg's Derivative Pricing Library (DLIB)

  • 4 Monate, Juli 2017 - Okt. 2017

    Intern Structured Solutions

    BayernLB

    - Implemented an arbitrage-free SVI calibration routine which was integrated into production - Implemented a prototype of Dupire's Local Volatility Model for pricing of exotic derivatives - Structuring of credit and equity derivatives (e.g. autocallables)

  • 4 Monate, März 2017 - Juni 2017

    Intern Investment Management

    Scalable Capital

    - Quantitative analyses in collaboration with the Financial Engineering Team - Support of the Investment Management Team and handling of client inquiries

  • 1 Jahr und 1 Monat, Mai 2015 - Mai 2016

    Working Student

    Zuse Institut Berlin

    - Development of new algorithmic approaches to solve linear multi-criteria mixed-integer problems - Development and implementation of cluster algorithms for the evaluation of long-term technology scenarios - Modelling of different kinds of optimisation problems - Analysis and evaluation of mathematical algorithms For most of my projects used Python in combination with SCIP, one of the fastest non-commercial solvers for mixed integer programming developed by the Zuse Institute Berlin.

  • 4 Monate, Juni 2014 - Sep. 2014

    Bachelor Thesis

    Max-Planck-Gesellschaft, Generalverwaltung

Ausbildung von Jonathan Seibel

  • 2016 - 2017

    Financial Mathematics

    University of California, Santa Barbara

    Stochastic Calculus

  • 4 Jahre, Okt. 2014 - Sep. 2018

    Mathematik

    TU Berlin

    Probability Theory, Stochastic Calculus, Financial Mathematics and Scientific Computing

  • 3 Jahre, Okt. 2011 - Sep. 2014

    Physik

    Georg-August-Universität Göttingen

    Theoretical Physics and Computational Physics

Sprachen

  • Englisch

    Fließend

  • Deutsch

    Muttersprache

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