Lucas Lutz

- Entwurf der Architektur für die Internet Banking Applikation des Business Banking Bereichs der ING - Entwurf der Architektur für die Einführung eines neuen Kreditproduktes - Präsentation und Abstimmung der Architektur in verschiedenen bankweiten Gremien (Architektur-Board, Non-Financial Risk Committee, IT Governance Prozesse) - Fortlaufende Integration des Fintechs Lendico in die IT-Systeme der ING DiBa

- Erstellen von IT-Spezifikationen/User Stories zur Implementierung einer Microservice Architektur basierend auf Openshift - Fachliche Analyse und Design von REST API Schnittstellen - Abstimmung mit den IT Security Experten und IT Governance Experten der Bank um die GoLive relevanten Genehmigungen zu erhalten - Enge Zusammenarbeit mit globalen Teams der ING Gruppe. Erstes Projekt der ING DiBa welches neue Kernprozesse der ING Gruppe angewendet hat

- Erstellen von IT-Spezifikationen/User Stories zur Implementierung einer Microservice Architektur basierend auf Openshift - Fachliche Analyse und Design von REST API Schnittstellen - Verantwortlicher Business Analyst zur Erarbeitung der prozessualen Anforderugen an die neue Microservice Architektur - Zentraler Ansprechpartner für den Fachbereich um funktionale und nicht-funktionale Anforderungen in den Entwicklungsprozess einfließen zu lassen

- Ansprechpartner für den Fachbereich zur Implementierung neuer Anforderungen im DWH - Anforderungsspezifikation für mehrere externe Datenlieferungen inklusive Umsetzungsbetreeung der technischen Anbindung - Spezifikation einer Neugeschäftssimulation zur Berechnung unterschiedlicher Zinsszenarien gemäß IRRBB - Ad-hoc Analysetätigkeiten via SQL und Bearbeitung von Reportinganfragen (z.B. für Stresstests) - Konzeption und Umsetzung von ETL Strecken im Oracle DWH via IBM DataStage

- Implementierung einer Simulationsumgebung für autonome Roboternavigation in Python - Konzeption eines selbstlernenden Navigationsalgorithmus via Reinforcement Learning und künstlichen neuronalen Netzen (QLearning) - Implementierung und Ausführung der selbstlernenden Navigationsstrategie auf einer mobilen Roboterplattform mittels des Robot Operating Systems (ROS) - Präsentation und Dokumentation der Ergebnisse

- Literaturrecherche und Einarbeitung in die Themenfelder Machine Learning, autonome Navigation, Robotik, Bewegungsmodelle - Nachimplementierung verschiedener Publikationen zum Thema autonome Navigation via MATLAB - Statistische Auswertungen zu menschlichem Navigationsverhalten - Implementierung eines selbstlernenden Navigationsmodells in MATLAB