Dr. Robert Kübler

Erstellen von Vorhersagemodellen (Random Forests, neuronale Netze, Boosting-Algorithmen, ...) für diverse Kunden und für interne Projekte mittels Python, sklearn, PyTorch und CatBoost. Außerdem diverse Automatisierungen wie z.B. ETL, die Prozesse effizienter gestalten.

Automatisierung manueller Prozesse mittels Python, SQL und VBA im Risiko- und Cyber-Security-Bereich. Modellvalidierung mittels Python und dem Paket pandas.

Forschung im Bereich des speichereffizienten Lösens vom kryptografisch relevanten LPN-Problems (Learning Parity with Noise). Dazu Lehre im Bereich Zahlentheorie, Kryptografie, Kryptanalyse, probabilistische Algorithmen und diskrete Mathematik.

Implementierung von kryptografischen Verfahren, wie AES, einen Zufallsgenerator, einen Mode of Operation für Blockchiffren in C.

Betreuung Jugendlicher und junger Erwachsener bei ihrem Werdegang zu Kaufmännern und -frauen.

Mathematik mit Nebenfach Informatik/Kryptographie

Mathematik mit Nebenfach Informatik