Matteo Pesarin

- Schnittstelle zwischen Fachbereichen, Entwicklungsteams, Stakeholdern und Vertriebs-/Presales-Teams über mehrere Kundenorganisationen hinweg. - Steuerung von bis zu vier parallelen Projekten mit Verantwortung für Zeit, Budget und Scope. - Implementierung von Prozessverbesserungen für eine internationale Bank mit 95 % On-TimeDelivery und 40 % Reduktion der internen Kosten. - Erfolgreiche Umsetzung eines IT-EnhancementProjekts (270 Tsd. €) für eine große deutsche Landesbank mit Projektmarge von 95 Tsd. €.

- Delivery einer AWS-basierten Softwareplattform im Energiesektor; Koordination eines Teams von 10+ Cloud- und DevOps-Experten und 5 externen Partnern mittels Scrum. - Steuerung von PMO- und Projektaktivitäten für ein ESG-Portal auf Google Cloud.# - Moderation von Workshops und Anforderungsmanagement zwischen Fachbereichen, UX/UI, IT-Architektur und Entwicklung. Tools: Jira, Confluence, MS Office, AWS, Google Cloud

- IT-Consulting in globalen Cloud-ERP-Support- und Transformationsprojekten für Kunden im MedTech-Sektor; Governance und Abstimmung zwischen Business- und IT-Stakeholdern. - Konzeption technischer Integrationsschnittstellen zwischen IT-Systemen für einen internationalen Retail-Kunden. Tools: Jira, Confluence, MS Office

Entwickelte Optimierungsalgorithmen, prädiktive Modelle und quantitative Werkzeuge.

Analyse und Implementierung numerischer Methoden zur Lösung von Elastizitätsproblemen.

Hauptfächer: - Numerische Mathematik für partielle Differentialgleichungen - Stochastische Differentialgleichungen - Optimierung

Mathematische Ingenieurwissenschaften mit Schwerpunkt auf Scientific Computing. Masterarbeit in Zusammenarbeit mit dem CINECA Supercomputing Center und dem Institut für Luft- und Raumfahrttechnik. - Numerische Analysis und numerische lineare Algebra - Numerische Verfahren für Differentialgleichungen und partielle Differentialgleichungen (PDEs) - Hochleistungs- und Parallelrechnen - Mathematische Modellierung physikalischer und ingenieurwissenschaftlicher Systeme

- Fundierte Kenntnisse in der Kernmathematik: Algebra, Geometrie, Analysis, Wahrscheinlichkeitsrechnung/Statistik, Numerische Mathematik, Operations Research - Grundkenntnisse in der wissenschaftlichen Programmierung (z. B. MATLAB, Grundlagen in Python/R) - Verständnis von Grundlagen der Physik, Chemie und Einführung in die Ingenieurwissenschaften - Fähigkeit zur Erstellung einfacher mathematischer Modelle, Durchführung numerischer Berechnungen, Datenanalyse und Anwendung mathematischer Methode