
Dr. Mischa Knabenhans
Fähigkeiten und Kenntnisse
Werdegang
Berufserfahrung von Mischa Knabenhans
- Bis heute 2 Jahre und 5 Monate, seit März 2023
Risk Modelling & Analytics Specialist - Associate Director
UBS Business Solution AG
Fokus auf künstliche Intelligenz (KI) zur Erarbeitung und Implementierung innovativer Methoden zur Bekämpfung von Finanzkriminalität. Weiter beriet ich das höhere Kader über die Chancen und Gefahren von KI und baute interdisziplinäre Kollaborationen auf. Beispiel: - Ich automatisierte einen bis dato manuellen Prozess zur binären Klassifizierung von Zeitungsartikeln durch Fine-Tuning eines LLMs mit PyTorch. Die resultierende Genauigkeit lag by 85%. - Leitung eines interdisziplinären, technischen Projekts.
- 2 Jahre und 8 Monate, Juli 2020 - Feb. 2023
Risk Modelling & Analytics Specialist - Authorized Officer
UBS Group AG
Fokus auf künstliche Intelligenz (KI) zur Erarbeitung und Implementierung innovativer Methoden zur Bekämpfung von Finanzkriminalität. Beispiele: - Durch Anwendung von Deep Learning (TensorFlow) reduzierte ich die Falsch-Positiv-Rate eines geschäftskritischen Alerting-Tools um 50%. - Ich entwickelte eine NLP-Software zur Strukturierung unstrukturierter Textdaten. - Ich extrahierte signifikante Mengen an Kundendaten mit SQL. - Stakeholderkommunikation, Präsentationen und Verfassen von White-Papers.
- 4 Jahre und 6 Monate, Nov. 2015 - Apr. 2020
Doktorand
Universität Zürich UZH
Ich entwickelte eine effiziente und höchstgenaue KI-Lösung zur theoretischen Vorhersage relevanter kosmologischer und astrophysikalischer Grössen, habe Professoren in der Lehrtätigkeit unterstützt und war Co-Betreuer für zwei Masterarbeiten. - Ich generierte den Trainingsdatensatz für die KI durch kosmologische Simulationen auf Supercomputern - Ich trainierte, validierte und verbesserte das KI-Modell in Matlab bis die Abweichung von Simulationsresultaten unter 1% lag.
Ausbildung von Mischa Knabenhans
- 4 Jahre und 6 Monate, Nov. 2015 - Apr. 2020
Computational Astrophysics & Cosmology
Universität Zürich
Ich entwickelte eine effiziente und höchstgenaue KI-Lösung zur theoretischen Vorhersage relevanter kosmologischer und astrophysikalischer Grössen, habe Professoren in der Lehrtätigkeit unterstützt und war Co-Betreuer für zwei Masterarbeiten. - Ich generierte den Trainingsdatensatz für die KI durch kosmologische Simulationen auf Supercomputern - Ich trainierte, validierte und verbesserte das KI-Modell in Matlab bis die Abweichung von Simulationsresultaten unter 1% lag.
- 2 Jahre und 7 Monate, Sep. 2012 - März 2015
Physik
ETH Zürich
Theoretische Physik
- 4 Jahre, Sep. 2008 - Aug. 2012
Physik
ETH Zürich
Sprachen
Deutsch
Muttersprache
Englisch
Fließend
Spanisch
Fließend
Französisch
Grundlagen
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