Patrick Kosinski

• Entwicklung einer hochskalierbaren Machine Learning Operations Plattform auf der Google Cloud (inklusive Architektur, Orchestrierung des Trainings, Inferenz und des "Continuous Deployment" Prozesses) • Entwicklung des Datenzyklus „end-to-end“: Anbindung neuer Daten, Entwicklung von ETL Pipelines (inklusive Unit- und Integrationstests) , Verwertung der Daten in Machine Learning-Modellen und Bereitstellung in Schnittstellen für den Endnutzer • Migration von On-Premise Projekten in die Google Cloud

• Überprüfung von Modellannahmen und Modellparameter; einschließlich Datengewinnung, Datenbereinigung, Datenanalyse und Simulation mittels R und SQL • Aufbau neuer und Verbesserung bestehender Validierungsansätze und deren Automatisierung; Einbettung von R- und SQL-Skripte in den Prozessrahmen • Koordination von Validierungsprojekten • Einarbeitung und Integration neuer Kollegen • Durchführung von Schulungen zu den Themen Liquiditätsrisiko und R-Programmierung

• Studentische Hilfskraft am Institut Finanzwirtschaft, Banken und Versicherungen (FBV), Lehrstuhl Financial Engineering und Derivate (FED) • Erhebung und Aufbereitung von Daten • Wartung und Aktualisierung der institutseigenen Internetpräsenz und Konfiguration der IT-Infrastruktur

• Überprüfung der Adäquanz der Korrelationsannahme bei der internen Modellierung des Ausfalls- und Verlustrisikos von Verbriefungen • Aktualisierung des internen Mappings zur Zuordnung von externen Ratings von Verbriefungen zu Ausfallwahrscheinlichkeiten • Validierung von Recovery Rates für Pfandbriefe und Projektfinanzierungen

Stochastik, Optimierungstheorie, Finance