Fachliche Anforderungsanalyse, Weiterentwicklung und
Wartung des zentralen Marktdatensystems für
einen Asset Manager innerhalb einer Rückversicherungsgruppe.
· Weiterentwicklung eines Marktdatensystems zur konzernweiten Marktdatenversorgung (Produkte, Konventionen und Qualitätssicherung) unter Verwendung verschiedener Marktdatenquellen, u.a. Bloomberg, Refinitiv, Markit, S&P auf Basis von Xenomorph TimeScape
· Verbesserung des Monitorings der Qualitätssicherung auf sowohl fachlicher als auch technologischer Ebene in enger Zusammenarbeit mit dem Fachbereich (C#)
· Verbesserung des automatischen Einführens neuer Marktinstrumente in das Marktdatensystem unter Beachtung der hohen Qualitätssicherung (Powershell, C#)
· Entwicklung von Software zur Erweiterung und Anpassung des Marktdatensystems in enger Abstimmung mit dem Fachbereich und anderen Stakeholdern (Powershell, C#)
· Requirements Analyse, Spezifikation, Prozessanalyse und ?entwicklung (Azure Agile Framework)
· Einführung und Mitorganisation von Agilen Prozessen
. Weiterentwicklung und Durchführung der Teststrategie (Releasetests, Regression Tests, Unittests)·
Automatisierte
Dokumentenbearbeitung
· Entwicklung der Strategie zur Informationsextraktion mit AWS und Machine Learning
. Erstellung von Computer Vision und NLP-Modellen mit fastai und Pytorch zur Dokumentenklassifikation·
Verbesserung
und Ausbau der bestehenden Codestruktur der App
· Entwicklung einer automatischen Testumgebung für die App
. Entwicklung eines automatischen Workflows unter Verwendung von Github Actions und Docker Containern·
Mitarbeit an
einem Forschungsprojekt ?Suffiziente Dimensionsreduktionsmethoden für
Vorhersagen?
· Studium von Dimensionreduktionsmethoden wie MAVE, SIR, PCR, PLS
· Vorhersage makroökonomischer Daten durch Kombination von Dimensreduktionsmethoden mit rekurrenten neuronalen Netzen
. Vortragung von regelmäßigen Präsentationen im Statistikdepartment ?Suffiziente Dimensionsreduktion mit MAVE? / ?Gezielte Regression mit PLS? / ?Einführung in Zustandsraummodelle? / ?Maschinelles Lernen· Fokus: Business Analyse, Umsetzung und Testdurchführung für Erfahrung mit Stochastischen Modellen, Zeitreihen, Neuronalen Netzen (LSTMs), Mathematischer Modellierung sowie Softwareentwicklung
Technologien:
· C#, Powershell, Python, R, fastai, Pytorch, Keras, Linux, AWS, Docker, Git
· Visual Studio, Visual Studio Code, IntelliJ Rider & Pycharm
· Xenomorph TimeScape, SQL
· AWS, Docker
· Agile Framework
IT Consulting
IT Beratung
Versicherung
Rückversicherung
Fachliche Anforderungsanalyse, Weiterentwicklung und
Wartung des zentralen Marktdatensystems für
einen Asset Manager innerhalb einer Rückversicherungsgruppe.
· Weiterentwicklung eines Marktdatensystems zur konzernweiten Marktdatenversorgung (Produkte, Konventionen und Qualitätssicherung) unter Verwendung verschiedener Marktdatenquellen, u.a. Bloomberg, Refinitiv, Markit, S&P auf Basis von Xenomorph TimeScape
· Verbesserung des Monitorings der Qualitätssicherung auf sowohl fachlicher als auch technologischer Ebene in enger Zusammenarbeit mit dem Fachbereich (C#)
· Verbesserung des automatischen Einführens neuer Marktinstrumente in das Marktdatensystem unter Beachtung der hohen Qualitätssicherung (Powershell, C#)
· Entwicklung von Software zur Erweiterung und Anpassung des Marktdatensystems in enger Abstimmung mit dem Fachbereich und anderen Stakeholdern (Powershell, C#)
· Requirements Analyse, Spezifikation, Prozessanalyse und ?entwicklung (Azure Agile Framework)
· Einführung und Mitorganisation von Agilen Prozessen
. Weiterentwicklung und Durchführung der Teststrategie (Releasetests, Regression Tests, Unittests)·
Automatisierte
Dokumentenbearbeitung
· Entwicklung der Strategie zur Informationsextraktion mit AWS und Machine Learning
. Erstellung von Computer Vision und NLP-Modellen mit fastai und Pytorch zur Dokumentenklassifikation·
Verbesserung
und Ausbau der bestehenden Codestruktur der App
· Entwicklung einer automatischen Testumgebung für die App
. Entwicklung eines automatischen Workflows unter Verwendung von Github Actions und Docker Containern·
Mitarbeit an
einem Forschungsprojekt ?Suffiziente Dimensionsreduktionsmethoden für
Vorhersagen?
· Studium von Dimensionreduktionsmethoden wie MAVE, SIR, PCR, PLS
· Vorhersage makroökonomischer Daten durch Kombination von Dimensreduktionsmethoden mit rekurrenten neuronalen Netzen
. Vortragung von regelmäßigen Präsentationen im Statistikdepartment ?Suffiziente Dimensionsreduktion mit MAVE? / ?Gezielte Regression mit PLS? / ?Einführung in Zustandsraummodelle? / ?Maschinelles Lernen· Fokus: Business Analyse, Umsetzung und Testdurchführung für Erfahrung mit Stochastischen Modellen, Zeitreihen, Neuronalen Netzen (LSTMs), Mathematischer Modellierung sowie Softwareentwicklung
Technologien:
· C#, Powershell, Python, R, fastai, Pytorch, Keras, Linux, AWS, Docker, Git
· Visual Studio, Visual Studio Code, IntelliJ Rider & Pycharm
· Xenomorph TimeScape, SQL
· AWS, Docker
· Agile Framework
IT Consulting
IT Beratung
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Rückversicherung