Matthias Oberlechner

- Forschung zu Lerndynamiken in Multiagentensystemen mit Anwendung auf wirtschaftliche Kontexte wie Auktionen und Wettbewerbe. - Anwendung und Implementierung von Methoden aus der Spieltheorie und Online-Lernen mit publiziertem Code. - Koautor von publizierten Zeitschriftenartikeln, Vortragender auf internationalen Konferenzen. - Organisation von Prüfungen und Tutorien für über 500 Studierende in den Fächern Operations Research und Auktionstheorie, sowie Betreuung von Bachelor- und Masterarbeiten.

Aufgaben während meiner Tätigkeit waren: - Implementierung von statistischen Analysen und Algorithmen für maschinelles Lernen für ein Großprojekt zur dynamischen Preisgestaltung bei einem großen Einzelhändler. - Datenaufbereitung und Analyse mit Python für ein Analyseprojekt für ein DAX-Unternehmen. - Modellierung und Implementierung von Optimierungsalgorithmen mit dem Optimierungslöser Gurobi und Open-Source-Programmen. - Erstellung von Werkstattunterlagen und Teilnahme an Workshops mit Kunden.

In meiner Forschung untersuche ich Lerndynamiken in Multiagentensystemen mit Anwendung auf wirtschaftliche Probleme wie Auktionen. Insbesondere interessiere ich mich für die zugrunde liegenden Strukturen, die es einfachen Lernalgorithmen ermöglichen, die Gleichgewichtsstrategien in diesen Spielen zu erreichen. In den meisten meiner Projekte stütze ich mich auf Methoden aus der Online-Konvexoptimierung und numerischen Simulationen.