Magnus Wiese

Bis 2022, Associate in Quantitative Research, J.P. Morgan

Kaiserslautern, Deutschland

Fähigkeiten und Kenntnisse

Mathematical Finance + Machine Learning
Deep Generation of Financial Time Series
Python
Datenanalyse

Werdegang

Berufserfahrung von Magnus Wiese

  • Bis heute 4 Jahre und 1 Monat, seit Apr. 2020

    Doktorand

    Technische Universität Kaiserslautern

    Promotion an dem Lehrstuhl von Prof. Ralf Korn.

  • 2 Jahre, Juni 2020 - Mai 2022

    Associate in Quantitative Research

    J.P. Morgan

  • 7 Monate, Mai 2019 - Nov. 2019

    Intern in Quantitative Research

    J.P. Morgan

  • 2 Jahre und 4 Monate, Jan. 2017 - Apr. 2019

    HiWi, Finanzmathematik

    Fraunhofer-Institut für Techno- und Wirtschaftsmathematik ITWM

    - Simulation von Lebensversicherungsverträgen (Produktioninformationsstelle Altersvorsorge) - Sentiment Analyse, Fixed Income, Machine Learning - Segmentierung von Bildern - . - Arbeitszeit: 8-12 Wochenstunden

  • 1 Jahr und 3 Monate, März 2017 - Mai 2018

    Wissenschaftliche Hilfskraft, Deep Learning Competence Center

    Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz

    Innerhalb meiner Tätigkeit am DFKI war ich an mehreren Projekten beteiligt: - Reinforcement Learning im Bereich Portfolio Optimierung - Anomalieerkennung mittels Autoencoder - Semantische Segmentierung von Bildern in ihre zugehörigen Adjektiv-Nomen-Paare - Salienzdetektion durch CNNs - . - Arbeitszeit: 8 Wochenstunden

  • 2 Monate, Aug. 2016 - Sep. 2016

    Werkstudent, Versicherungsmathematische Funktion

    Allianz Deutschland AG

    KH Segmentierung in Sub-Lobs und Pers/Sach um unvollständige Schadendreiecke (Schadentrapeze) zu analysieren und verwendete Methoden zu validieren.

  • 3 Monate, Juni 2015 - Aug. 2015

    Praktikant, Aktuariat Schadenreservierung (D-A-S)

    Allianz Deutschland AG

    Folgende Tätigkeiten habe ich im Rahmen meines Praktikums absolviert: §-Automatisierung von Berichtselementen unter Verwendung von Excel VBA §-Aggregation von Schadeneinzelsätzen zur Verwendung im Forecast (IFRS Reservierung) §-Das Automatisieren von Datenabfragen aus ResQ und Access nach Excel zur Unterstützung der IFRS Reservierung §-Die Analyse aktuarieller Methoden in der Schadenreservierung (Backtesting der Gewichtungsmatrizen) §-Laufende Unterstützung bei Aufgaben der Mitarbeiter von D-A-S

Ausbildung von Magnus Wiese

  • 2 Jahre und 10 Monate, Apr. 2020 - 2023

    Mathematik

    Technische Universität Kaiserslautern

  • 3 Jahre und 5 Monate, Okt. 2016 - Feb. 2020

    Mathematik

    Technische Universität Kaiserslautern

    ø-Note: 1,5

  • 2 Jahre und 10 Monate, Sep. 2013 - Juni 2016

    Wirtschaftsmathematik

    Universität Mannheim

  • 11 Jahre und 10 Monate, Aug. 2001 - Mai 2013

    Mathematik

    Bavarian International School

    Leistungskurse: Mathematik, Physik, Volkswirtschaftslehre. English (C2) und Deutsch als Muttersprache.

Sprachen

  • Deutsch

    Muttersprache

  • Englisch

    Fließend

  • Spanisch

    Grundlagen

  • Norwegisch

    Grundlagen

Interessen

Fußball
Kraft- und Ausdauertraining
Lesen der aktuellen Handelsblatt
Reisen
Jazz
Halbmarathon
Mathematik
Freeletics
Wandern

21 Mio. XING Mitglieder, von A bis Z