Implementierung Cloud-basiertes Financial Model für Wind- und PV-Projekte in Microsoft Fabric inkl. Analytics App und AI Features
Developer / Data ScientistPython/PySparkPower BIPower Apps...
Developer / Data Scientist
Unterstützung bei der Einführung einer konzernweiten Cloud- und Analytics-Initiative im Bereich erneuerbare Energien durch Aufbau einer skalierbaren End-to-End-Daten- und Analytics-Plattform auf Basis des Microsoft Technology Stacks (Microsoft Fabric, Azure, PySpark, Power BI, Power Apps, Copilot).
Konzeption und Implementierung eines integrierten Financial Asset- und Steuerungsmodells zur langfristigen wirtschaftlichen Bewertung von Energieprojekten mit monatlicher Planung über 30?35 Jahre unter Berücksichtigung komplexer Parameter wie Zinsstrukturkurven, Inflation, Strompreisszenarien, steuerlicher Effekte und weiterer externer Einflussfaktoren.
Umsetzung einer durchgängigen Finanzmodellierung über alle Projektphasen (Bau, Finanzierung, Betrieb) inklusive vollständiger Cashflow-Logiken (Revenues, OPEX, Land Lease, Ausschüttungen, Reserve Accounts wie DSRA/DSRF) sowie integrierter P&L-Strukturen (EBITDA, EBIT, Net Income).
Berechnung und Bereitstellung zentraler Steuerungskennzahlen (u. a. NPV, IRR, LCoE, ROACE) als Grundlage für Investitions- und Portfolioentscheidungen.
Implementierung der Berechnungslogik in PySpark innerhalb von Microsoft Fabric für skalierbare Portfolio-Auswertungen sowie ergänzend in Python-basierten Analytics- und Simulationsanwendungen zur performanten Analyse einzelner Projekte und Szenarien.
Aufbau automatisierter Daten- und Prozesspipelines zur:
Integration und Versionierung von Annahmen (Assumptions) in die Modelle
Anpassung und Parametrisierung von Projekten über Power Apps
täglichen Ausführung der Modellberechnungen
automatisierten Aktualisierung (Refresh) von Power BI Reports und Dashboards
Nutzung von Power Apps als Frontend zur strukturierten Eingabe und Pflege projektspezifischer Parameter (Integration in die Gesamtarchitektur ohne eigene Low-Code-Entwicklung).
Visualisierung der Ergebnisse in interaktiven Power BI Dashboards für Echtzeit-Analysen, Szenariovergleiche und Sensitivitätsbewertungen auf Projekt- und Portfolioebene.
Konzeption und Umsetzung von AI-gestützten Finance Agents auf Basis von Copilot- und Agentic-AI-Architekturen inklusive RAG-Pipelines zur kontextbasierten Analyse und Verarbeitung von Finanz- und Projektdaten.
Ermöglichung natürlicher Sprachabfragen zu Finanzmodellen, Kennzahlen und Szenarien mit transparenten, nachvollziehbaren Antworten.
Entwicklung von AI-gestützten Agents in Visual Studio Code zur automatisierten Weiterentwicklung der Financial Models sowie zur Durchführung von automatisierten Regressionstests zur Sicherstellung von Modellkonsistenz und Qualität.
Aufbau und Integration von CI/CD-Pipelines zur Versionierung, Testautomatisierung und kontinuierlichen Bereitstellung von Daten-, Modell- und Analytics-Komponenten.
Erweiterung der operativen und der strategischen Nachhaltigkeitsrisikoinventur sowie darauf aufbauend Anpassung der Geschäfts- und Risikostrategie
Integration von ESG-Risiken in das Risikomanagement (RTF, Stresstesting, Adressenausfallrisiken, Marktpreis- und Liquiditätsrisiko, operationelle und Reputationsrisiken, Berichterstattung, Governance)
Umsetzung der Anforderungen des BaFin Merkblatts Nachhaltigkeit
Anbindung eines ESG-Rating für Eigenanlagen
Integration
des Nachhaltigkeitsberichts in den Lagebericht und Implementierung der regulatorischen Berichtserfordernisse (CSRD, ESRS, EU Taxonomie Verordnung)
Umsetzung
der Anforderungen der Selbstverpflichtungserklärung deutscher Sparkassen für klimafreundliches Wirtschaften
Umsetzung der Anforderungen an den Kreditrisikostandardansatz in allen betroffenen Forderungsklassen:
Institute und Unternehmen (Due Diligence, SCRA und ECRA, Spezialfinanzierungen)
Beteiligungen und Nachränge
Mengengeschäft und Währung
Immobilien (ADC/IPRE Kennzeichnung)
Kreditkonversionsfaktoren
Kreditrisikominderungstechniken
Operationelles Risiko
CVA
BAISBankingMeldewesenKreditrisikoFinanzmathematik
Sparkasse
6 Monate
2024-06 - 2024-11
Weiterentwicklung SWOT Bot
AI ConsultantGenerative KILarge Language ModelsPrompt Engineering
AI Consultant
Konzeption und Weiterentwicklung des SWOT Bots (Prototyp zur Erzeugung von SWOT-Analysen mittels generativer KI) zur Unterstützung von Prozessen in der Firmenkundenanalyse und Portfolioüberwachung von Sparkassen
Analyse diverser bankfachlicher Prozesse und Darstellung von Anknüpfungspunkten zum Einsatz des SWOT Bots
Befragung der Fachbereiche und Erstellung Potentialanalyse
Gremientermine
Generative KILarge Language ModelsPrompt Engineering
Entwicklung eines Dashboards zur strategischen Liquiditätssteuerung (aufsichtlich und betriebswirtschaftlich)
Auswertung und Analyse von Liquiditätsflüssen und Konten sowie Implementierung verschiedener Aggregationsebenen (Produkte, Größenklassen, Kundenkreise, Fälligkeiten Depot A)
Simulation von Liquiditätskennzahlen, Erstellung einer Liquiditätsablaufbilanz, Einführung einer Mindestliquidität
Konzeption und Prototyping der Plattform BusinessAnalyticsAI zur Erhebung/Auswertung von
Kundendaten (ESG-, Finanz-, Presse-, Social Media- und Stammdaten)
Anwendung: Automatisierung des
Kundenmonitorings (Darstellung relevanter Informationen, bspw. Financial KPIs,
ESG-Scoring u. v. m. in einem übersichtlichen Dashboard) sowie Unterstützung
von Vertriebsprozessen (Benchmarking/Ermittlung von Vergleichswerten,
Gesprächsvorbereitung, Generierung von Vertriebsansätzen)
APIs/Datenquellen: NorthData API
für Finanz-/Stammdaten aus Bundesanzeiger/Handelsregister, Facebook Graph API,
Google Outscraper API, CSRD-Berichte, Zeitungsportale
Methoden: Datenerhebung (Scraping,
OCR) und Preprocessing (Bereinigung, Tokenisierung, Stopword Removal,
Stemming), für Kurztexte TF-IDF und Word2Vec Embedding, für Texte mit mehr
Kontext Finetuning/Feature Extraction vortrainierter Transformer-Modelle durch
die Erweiterung um ein Fully Connected Layer, konventionelle Klassifizierer
(Gradient Boosting, kNN, Logistische Regression, Multinomial Naive Bayes, MLP,
SVM), Themenmodellierung (k-Means Clustering, Latend Dirichlet Allocation)
Umsetzung der Anforderungen aus der 7. MaRisk Novelle
ProjektleiterMaRiskRisikomanagementESG
Projektleiter
Umsetzung der Anforderungen aus der 7. MaRisk Novelle an das Risikocontrolling:
Insbesondere Umsetzung der Anforderung an ESG-Risiken
Erweiterung der Methoden zu Bepreisung, Immobiliengeschäfte, Modellrisikomanagement, Risikotragfähigkeit und Risikokultur
MaRiskRisikomanagementESG
Sparkasse
5 Monate
2023-05 - 2023-09
Basisprojekt regulatorische Nachhaltigkeit
ProjektleiterRisikomanagementESGMaRisk...
Projektleiter
Analyse und Aufbereitung der regulatorischen Erfordernisse im Zusammenhang mit Nachhaltigkeit
Durchführung einer Standortbestimmung durch Befragung der betroffenen Fachbereiche
Konzeption einer strategischen Nachhaltigkeitsrisikoinventur zur Identifikation von Nachhaltigkeitsrisiken inkl. initialer Durchführung
Erweiterung des strategischen Rahmenwerks
Darstellung des weiteren Handlungsbedarf und Planung von Ausbaustufen
RisikomanagementESGMaRiskBankingStrategie
Sparkasse
9 Monate
2022-12 - 2023-08
Prototyp Client Analytics
KI-EntwicklerPythonMachine LearningChatGPT...
KI-Entwickler
Entwicklung eines Prototyps zur
Auswertung und Darstellung von Social Media Kundendaten sowie zur Ableitung
eines einfachen Nachhaltigkeitsrating für KMUs unter Verwendung verschiedener
Python Bibliotheken (z. B. Gensim, Matplotlib, NLTK, Scikit-learn, WordCloud),
der OpenAI API und der Google API zur Abfrage von Google Rezensionen
Implementierung eines Tools zur
Klassifikation von Kontoumsätzen unter Verwendung der Python Bibliotheken NLTK
und Scikit-learn
PythonMachine LearningChatGPTESG
Internes Projekt
2 Jahre 1 Monat
2020-10 - 2022-10
Leitung des Finanz- und Meldewesens der Sparkasse Koblenz
Durchführung diverser Projekte (z. B. Einführung der Debitorenbuchhaltung) und Leitung des Rechnungs- und Meldewesens inkl. Liquiditätssteuerung
Verantwortung des zentralen Datenhaushalts sowie verschiedener Informations- und Analyseplattformen
Entwicklung
verschiedener Tools (z. B. zur Simulation zukünftiger Kapitalabzugsbeträge
aufgrund notleidender Kredite im Rahmen der Kapitalplanung und zur Prognose der
LCR - Liquidity
Coverage Ratio sowie der Liquiditätsausstattung)
Verantwortung
des Beteiligungsmanagements, der Anlagen- und Finanzbuchhaltung sowie der
Prognose und der Themenbereiche Rückstellungen und Steuern
Verantwortung
des Liquiditäts- und Kreditmeldewesens (z. B. ALMM, LCR, NSFR, AnaCredit,
Groß- und Millionen-kreditmeldung)
sowie aller weiteren aufsichtlichen und bankenstatistischen Meldungen (z. B. CoRep, FinRep, FinaRisikoV,
Bilanz-, Kreditnehmer- und Zinsstatistik) inkl. Quantifizierung der Säule
1-Risiken
Leitung
eines Moduls bei der Einführung von Murex MX.3, insbesondere fachliche
Verantwortung für die relevanten Themen aus dem Bereich Risikocontrolling und
Planung diverser Entwicklungsthemen wie z. B. Umstellung der Quotierung bei
Volatilitätsflächen und Einführung von Nullzinsfloors für Floater
- Deutsche Großbank -
Fachliche Begleitung bei der Implementierung des ISDA SIMMs inkl. Modellabnahme und Implementierung eines Monitoring & Governance Frameworks in Zusammenarbeit mit den Front Office Portfolio Quants
- Internationale Investmentbank -
Analysen
zur Einführung der Initial Margin mit Fokus auf das ISDA SIMM und Auswirkungen
auf die xVAs
- Deutsche Großbank -
Implementierung
der Bilateral Margining Anforderungen mit den Schwerpunkten Variation Margin,
Collateral, Haircut Modelle, Vetragsanpassungen & Effekte
- Deutsche Großbank -
Validierung
von PD und LGD Modellen im Rahmen der Implementierung diverser EBA Guidelines
- Deutsche Großbank -
Quantifizierung
der Effekte aus einer CSA Restrukturierung: Entwicklung von Schnittstellen für
Markt- und Portfoliodaten, Simulation Risikofaktoren, Ermittlung Exposures und
xVAs
- Entwicklungs-
und Förderbank -
Durchführung
einer Vorstudie zu BCBS239 mit Schwerpunkt auf Data Quality und -Governance
- Deutsche Großbank -
Fachliche
Projektleitung bei der Umsetzung der Initial Margin für bilaterale
Handelsgeschäfte: Implementierung des Modells inkl. Governance,
Vertragsanpassungen & Quantifizierung der ökonomischen Effekte, Collateral
Optimierung, Auswirkungen im Risikomanagement
- Deutsche Großbank -
Interne
Projekte
Analyse
von modernen Methoden zur Bewertung von Derivaten und zur Simulation von
Risiken (unter Einsatz von Regressions- und Machine Learning Techniken) sowie
Publikation der Ergebnisse
Entwicklung
von effizienten Tools und Methoden (Anwendung von SVM, GBR, RNN und kNN) zur
Berechnung einer Forward Initial Margin basierend auf unterschiedlichen
Modellen (z. B. ISDA SIMM) und den entsprechenden Margin Valuation Adjustments
Durchführung
einer Auswirkungsanalyse für Fix vs. Float IRS und Cross-Currency Swaps im
Rahmen der IBOR Reform und Ablösung der OIS, LIBOR und EURIBOR
Referenzzinssätze
Leitung
einer Initial Margin Impact Study inkl. Ermittlung der CVA und KVA Effekte
(Forward SA-CCR und CVA Charge)
Fachliche
Konzeption und Entwicklung eines Prototypen zur Kalibrierung von
Zinsstrukturmodellen in Adaptiv Analytics
Unterstützung
des Learning & Development Teams bei der Vorbereitung und Durchführung
unterschiedlicher Schulungen (z. B. Initial Margin und MVA, Model Risk, Marktpreisrisiko, Advanced
Derivate Pricing, Advanced Market Risk Models)
Verantwortung
des Hochschulmarketings, insbesondere Planung, Vorbereitung und Durchführung
von regelmäßigen Veranstaltungen und Vorträgen an Hochschulen
Fachkonzeption
und Entwicklung eines Prototyps zur Bestimmung von Additional Valuation
Adjustments (AVAs) auf Basis der CRR
- Deutsche Großbank -
Verschiedene
Projekte zur Analyse und Aufbereitung von Marktdaten sowie Bewertung von
Finanzinstrumenten inkl. Quantifizierung der bonitätsinduzierten Anpassung
(Credit Valuation Adjustment)
- Banken und Versicherungen -
Plausibilisierung
von Garantieziehungen und Verlustschätzungen von Asset Managern für
strukturierte Kreditportfolien einer Zweckgesellschaft
- Abwicklungsanstalt/Bad Bank -
Validierung
eines Kreditportfoliomodells
- Deutsche Landesbank -
Interne
Projekte
Vorbereitung
sowie Durchführung diverser E-Learnings und Präsenz Schulungen (z. B.
Aufsichtsrecht Versicherungsunternehmen, Hedge Accounting, Stochastische
Optimierung in der Versicherungsmathematik)
EMEA
Quant Administrator (Pflege des Sharepoints, Planung des regelmäßigen
Austauschs im internationalen Netzwerk, Schulungen und Fachvorträge)
Entwicklung
eines Tools zur Bewertung von strukturierten Kreditprodukten basierend auf
Intex (Cashflow Modell)
Implementierung
eines Multicurve Hedge Accounting Modells zur Analyse von Ineffektivitäten bei
Zinshedges aufgrund von Basis Spreads
Bachelor und Master of Science, Universität zu Köln
Bachelor und Master of Science
Universität zu Köln
Analysis
Statistik
Finanzmathematik
6 Jahre
2001-08 - 2007-07
Kaufmännische Ausbildung und Abitur
Industriekaufmann und Abitur, Tonaco GmbH und Ludwig-Erhard-Schule, Dierdorf/ Neuwied
Industriekaufmann und Abitur
Tonaco GmbH und Ludwig-Erhard-Schule, Dierdorf/ Neuwied
Position
Position
AI & Finance Consultant
Kompetenzen
Kompetenzen
Top-Skills
Data ScientistFinancial ModellingMachine LearningPythonApache SparkMS Power BIAzureMS Power AppsCI/CDSQLAgentic AIGenerative KIKünstliche IntelligenzPrompt EngineeringLLMsJavaESGRechnungslegungControllingBankenaufsichtLiquiditätsmanagementFinanzmathematikRisikomanagement
Produkte / Standards / Erfahrungen / Methoden
Agentic AI
Fortgeschritten
Generative AI
Fortgeschritten
Data Analytics
Experte
Visual Studio Code
Fortgeschritten
Microsoft Fabric
Experte
Microsoft Azure
Fortgeschritten
Power BI
Fortgeschritten
SQL
Experte
Power Apps
Fortgeschritten
Python / PySpark
Experte
Machine Learning
Fortgeschritten
LLMs / Prompt Engineering
Fortgeschritten
CI/CD
Fortgeschritten
Java
Fortgeschritten
R
Fortgeschritten
Matlab
Fortgeschritten
Finance
Experte
Risk Management
Experte
Regulatory
Fortgeschritten
Controlling
Fortgeschritten
Capital Markets
Fortgeschritten
Renewable Energy
Fortgeschritten
Programmiersprachen
Python (z. B. Gensim, NLTK, PyTorch)
Experte
Java
Fortgeschritten
C#
Fortgeschritten
SQL
Experte
SAS
Fortgeschritten
VBA
Experte
Matlab
Fortgeschritten
PySpark
Experte
Riskmanagement
Risikotragfähgkeit
ESG-Risiken
Marktpreisrisiken
Adressenrisiken
Finanzmathematik
Monte Carlo Simulation
Kalibrierung von Finanzmodellen
Derivatives
Bilateral Margining
Initial Margin
Valuation Adjustments / xVAs
Vorlesungen, Veröffentlichung, Publikationen auf Anfrage
Branchen
Branchen
Mittelständige Unternehmen
Banken, Versicherungen
Energiesektor
Einsatzorte
Einsatzorte
Deutschland
möglich
Projekte
Projekte
2 Jahre 1 Monat
2024-12 - 2026-12
Implementierung Cloud-basiertes Financial Model für Wind- und PV-Projekte in Microsoft Fabric inkl. Analytics App und AI Features
Developer / Data ScientistPython/PySparkPower BIPower Apps...
Developer / Data Scientist
Unterstützung bei der Einführung einer konzernweiten Cloud- und Analytics-Initiative im Bereich erneuerbare Energien durch Aufbau einer skalierbaren End-to-End-Daten- und Analytics-Plattform auf Basis des Microsoft Technology Stacks (Microsoft Fabric, Azure, PySpark, Power BI, Power Apps, Copilot).
Konzeption und Implementierung eines integrierten Financial Asset- und Steuerungsmodells zur langfristigen wirtschaftlichen Bewertung von Energieprojekten mit monatlicher Planung über 30?35 Jahre unter Berücksichtigung komplexer Parameter wie Zinsstrukturkurven, Inflation, Strompreisszenarien, steuerlicher Effekte und weiterer externer Einflussfaktoren.
Umsetzung einer durchgängigen Finanzmodellierung über alle Projektphasen (Bau, Finanzierung, Betrieb) inklusive vollständiger Cashflow-Logiken (Revenues, OPEX, Land Lease, Ausschüttungen, Reserve Accounts wie DSRA/DSRF) sowie integrierter P&L-Strukturen (EBITDA, EBIT, Net Income).
Berechnung und Bereitstellung zentraler Steuerungskennzahlen (u. a. NPV, IRR, LCoE, ROACE) als Grundlage für Investitions- und Portfolioentscheidungen.
Implementierung der Berechnungslogik in PySpark innerhalb von Microsoft Fabric für skalierbare Portfolio-Auswertungen sowie ergänzend in Python-basierten Analytics- und Simulationsanwendungen zur performanten Analyse einzelner Projekte und Szenarien.
Aufbau automatisierter Daten- und Prozesspipelines zur:
Integration und Versionierung von Annahmen (Assumptions) in die Modelle
Anpassung und Parametrisierung von Projekten über Power Apps
täglichen Ausführung der Modellberechnungen
automatisierten Aktualisierung (Refresh) von Power BI Reports und Dashboards
Nutzung von Power Apps als Frontend zur strukturierten Eingabe und Pflege projektspezifischer Parameter (Integration in die Gesamtarchitektur ohne eigene Low-Code-Entwicklung).
Visualisierung der Ergebnisse in interaktiven Power BI Dashboards für Echtzeit-Analysen, Szenariovergleiche und Sensitivitätsbewertungen auf Projekt- und Portfolioebene.
Konzeption und Umsetzung von AI-gestützten Finance Agents auf Basis von Copilot- und Agentic-AI-Architekturen inklusive RAG-Pipelines zur kontextbasierten Analyse und Verarbeitung von Finanz- und Projektdaten.
Ermöglichung natürlicher Sprachabfragen zu Finanzmodellen, Kennzahlen und Szenarien mit transparenten, nachvollziehbaren Antworten.
Entwicklung von AI-gestützten Agents in Visual Studio Code zur automatisierten Weiterentwicklung der Financial Models sowie zur Durchführung von automatisierten Regressionstests zur Sicherstellung von Modellkonsistenz und Qualität.
Aufbau und Integration von CI/CD-Pipelines zur Versionierung, Testautomatisierung und kontinuierlichen Bereitstellung von Daten-, Modell- und Analytics-Komponenten.
Erweiterung der operativen und der strategischen Nachhaltigkeitsrisikoinventur sowie darauf aufbauend Anpassung der Geschäfts- und Risikostrategie
Integration von ESG-Risiken in das Risikomanagement (RTF, Stresstesting, Adressenausfallrisiken, Marktpreis- und Liquiditätsrisiko, operationelle und Reputationsrisiken, Berichterstattung, Governance)
Umsetzung der Anforderungen des BaFin Merkblatts Nachhaltigkeit
Anbindung eines ESG-Rating für Eigenanlagen
Integration
des Nachhaltigkeitsberichts in den Lagebericht und Implementierung der regulatorischen Berichtserfordernisse (CSRD, ESRS, EU Taxonomie Verordnung)
Umsetzung
der Anforderungen der Selbstverpflichtungserklärung deutscher Sparkassen für klimafreundliches Wirtschaften
Umsetzung der Anforderungen an den Kreditrisikostandardansatz in allen betroffenen Forderungsklassen:
Institute und Unternehmen (Due Diligence, SCRA und ECRA, Spezialfinanzierungen)
Beteiligungen und Nachränge
Mengengeschäft und Währung
Immobilien (ADC/IPRE Kennzeichnung)
Kreditkonversionsfaktoren
Kreditrisikominderungstechniken
Operationelles Risiko
CVA
BAISBankingMeldewesenKreditrisikoFinanzmathematik
Sparkasse
6 Monate
2024-06 - 2024-11
Weiterentwicklung SWOT Bot
AI ConsultantGenerative KILarge Language ModelsPrompt Engineering
AI Consultant
Konzeption und Weiterentwicklung des SWOT Bots (Prototyp zur Erzeugung von SWOT-Analysen mittels generativer KI) zur Unterstützung von Prozessen in der Firmenkundenanalyse und Portfolioüberwachung von Sparkassen
Analyse diverser bankfachlicher Prozesse und Darstellung von Anknüpfungspunkten zum Einsatz des SWOT Bots
Befragung der Fachbereiche und Erstellung Potentialanalyse
Gremientermine
Generative KILarge Language ModelsPrompt Engineering
Entwicklung eines Dashboards zur strategischen Liquiditätssteuerung (aufsichtlich und betriebswirtschaftlich)
Auswertung und Analyse von Liquiditätsflüssen und Konten sowie Implementierung verschiedener Aggregationsebenen (Produkte, Größenklassen, Kundenkreise, Fälligkeiten Depot A)
Simulation von Liquiditätskennzahlen, Erstellung einer Liquiditätsablaufbilanz, Einführung einer Mindestliquidität
Konzeption und Prototyping der Plattform BusinessAnalyticsAI zur Erhebung/Auswertung von
Kundendaten (ESG-, Finanz-, Presse-, Social Media- und Stammdaten)
Anwendung: Automatisierung des
Kundenmonitorings (Darstellung relevanter Informationen, bspw. Financial KPIs,
ESG-Scoring u. v. m. in einem übersichtlichen Dashboard) sowie Unterstützung
von Vertriebsprozessen (Benchmarking/Ermittlung von Vergleichswerten,
Gesprächsvorbereitung, Generierung von Vertriebsansätzen)
APIs/Datenquellen: NorthData API
für Finanz-/Stammdaten aus Bundesanzeiger/Handelsregister, Facebook Graph API,
Google Outscraper API, CSRD-Berichte, Zeitungsportale
Methoden: Datenerhebung (Scraping,
OCR) und Preprocessing (Bereinigung, Tokenisierung, Stopword Removal,
Stemming), für Kurztexte TF-IDF und Word2Vec Embedding, für Texte mit mehr
Kontext Finetuning/Feature Extraction vortrainierter Transformer-Modelle durch
die Erweiterung um ein Fully Connected Layer, konventionelle Klassifizierer
(Gradient Boosting, kNN, Logistische Regression, Multinomial Naive Bayes, MLP,
SVM), Themenmodellierung (k-Means Clustering, Latend Dirichlet Allocation)
Umsetzung der Anforderungen aus der 7. MaRisk Novelle
ProjektleiterMaRiskRisikomanagementESG
Projektleiter
Umsetzung der Anforderungen aus der 7. MaRisk Novelle an das Risikocontrolling:
Insbesondere Umsetzung der Anforderung an ESG-Risiken
Erweiterung der Methoden zu Bepreisung, Immobiliengeschäfte, Modellrisikomanagement, Risikotragfähigkeit und Risikokultur
MaRiskRisikomanagementESG
Sparkasse
5 Monate
2023-05 - 2023-09
Basisprojekt regulatorische Nachhaltigkeit
ProjektleiterRisikomanagementESGMaRisk...
Projektleiter
Analyse und Aufbereitung der regulatorischen Erfordernisse im Zusammenhang mit Nachhaltigkeit
Durchführung einer Standortbestimmung durch Befragung der betroffenen Fachbereiche
Konzeption einer strategischen Nachhaltigkeitsrisikoinventur zur Identifikation von Nachhaltigkeitsrisiken inkl. initialer Durchführung
Erweiterung des strategischen Rahmenwerks
Darstellung des weiteren Handlungsbedarf und Planung von Ausbaustufen
RisikomanagementESGMaRiskBankingStrategie
Sparkasse
9 Monate
2022-12 - 2023-08
Prototyp Client Analytics
KI-EntwicklerPythonMachine LearningChatGPT...
KI-Entwickler
Entwicklung eines Prototyps zur
Auswertung und Darstellung von Social Media Kundendaten sowie zur Ableitung
eines einfachen Nachhaltigkeitsrating für KMUs unter Verwendung verschiedener
Python Bibliotheken (z. B. Gensim, Matplotlib, NLTK, Scikit-learn, WordCloud),
der OpenAI API und der Google API zur Abfrage von Google Rezensionen
Implementierung eines Tools zur
Klassifikation von Kontoumsätzen unter Verwendung der Python Bibliotheken NLTK
und Scikit-learn
PythonMachine LearningChatGPTESG
Internes Projekt
2 Jahre 1 Monat
2020-10 - 2022-10
Leitung des Finanz- und Meldewesens der Sparkasse Koblenz
Durchführung diverser Projekte (z. B. Einführung der Debitorenbuchhaltung) und Leitung des Rechnungs- und Meldewesens inkl. Liquiditätssteuerung
Verantwortung des zentralen Datenhaushalts sowie verschiedener Informations- und Analyseplattformen
Entwicklung
verschiedener Tools (z. B. zur Simulation zukünftiger Kapitalabzugsbeträge
aufgrund notleidender Kredite im Rahmen der Kapitalplanung und zur Prognose der
LCR - Liquidity
Coverage Ratio sowie der Liquiditätsausstattung)
Verantwortung
des Beteiligungsmanagements, der Anlagen- und Finanzbuchhaltung sowie der
Prognose und der Themenbereiche Rückstellungen und Steuern
Verantwortung
des Liquiditäts- und Kreditmeldewesens (z. B. ALMM, LCR, NSFR, AnaCredit,
Groß- und Millionen-kreditmeldung)
sowie aller weiteren aufsichtlichen und bankenstatistischen Meldungen (z. B. CoRep, FinRep, FinaRisikoV,
Bilanz-, Kreditnehmer- und Zinsstatistik) inkl. Quantifizierung der Säule
1-Risiken
Leitung
eines Moduls bei der Einführung von Murex MX.3, insbesondere fachliche
Verantwortung für die relevanten Themen aus dem Bereich Risikocontrolling und
Planung diverser Entwicklungsthemen wie z. B. Umstellung der Quotierung bei
Volatilitätsflächen und Einführung von Nullzinsfloors für Floater
- Deutsche Großbank -
Fachliche Begleitung bei der Implementierung des ISDA SIMMs inkl. Modellabnahme und Implementierung eines Monitoring & Governance Frameworks in Zusammenarbeit mit den Front Office Portfolio Quants
- Internationale Investmentbank -
Analysen
zur Einführung der Initial Margin mit Fokus auf das ISDA SIMM und Auswirkungen
auf die xVAs
- Deutsche Großbank -
Implementierung
der Bilateral Margining Anforderungen mit den Schwerpunkten Variation Margin,
Collateral, Haircut Modelle, Vetragsanpassungen & Effekte
- Deutsche Großbank -
Validierung
von PD und LGD Modellen im Rahmen der Implementierung diverser EBA Guidelines
- Deutsche Großbank -
Quantifizierung
der Effekte aus einer CSA Restrukturierung: Entwicklung von Schnittstellen für
Markt- und Portfoliodaten, Simulation Risikofaktoren, Ermittlung Exposures und
xVAs
- Entwicklungs-
und Förderbank -
Durchführung
einer Vorstudie zu BCBS239 mit Schwerpunkt auf Data Quality und -Governance
- Deutsche Großbank -
Fachliche
Projektleitung bei der Umsetzung der Initial Margin für bilaterale
Handelsgeschäfte: Implementierung des Modells inkl. Governance,
Vertragsanpassungen & Quantifizierung der ökonomischen Effekte, Collateral
Optimierung, Auswirkungen im Risikomanagement
- Deutsche Großbank -
Interne
Projekte
Analyse
von modernen Methoden zur Bewertung von Derivaten und zur Simulation von
Risiken (unter Einsatz von Regressions- und Machine Learning Techniken) sowie
Publikation der Ergebnisse
Entwicklung
von effizienten Tools und Methoden (Anwendung von SVM, GBR, RNN und kNN) zur
Berechnung einer Forward Initial Margin basierend auf unterschiedlichen
Modellen (z. B. ISDA SIMM) und den entsprechenden Margin Valuation Adjustments
Durchführung
einer Auswirkungsanalyse für Fix vs. Float IRS und Cross-Currency Swaps im
Rahmen der IBOR Reform und Ablösung der OIS, LIBOR und EURIBOR
Referenzzinssätze
Leitung
einer Initial Margin Impact Study inkl. Ermittlung der CVA und KVA Effekte
(Forward SA-CCR und CVA Charge)
Fachliche
Konzeption und Entwicklung eines Prototypen zur Kalibrierung von
Zinsstrukturmodellen in Adaptiv Analytics
Unterstützung
des Learning & Development Teams bei der Vorbereitung und Durchführung
unterschiedlicher Schulungen (z. B. Initial Margin und MVA, Model Risk, Marktpreisrisiko, Advanced
Derivate Pricing, Advanced Market Risk Models)
Verantwortung
des Hochschulmarketings, insbesondere Planung, Vorbereitung und Durchführung
von regelmäßigen Veranstaltungen und Vorträgen an Hochschulen
Fachkonzeption
und Entwicklung eines Prototyps zur Bestimmung von Additional Valuation
Adjustments (AVAs) auf Basis der CRR
- Deutsche Großbank -
Verschiedene
Projekte zur Analyse und Aufbereitung von Marktdaten sowie Bewertung von
Finanzinstrumenten inkl. Quantifizierung der bonitätsinduzierten Anpassung
(Credit Valuation Adjustment)
- Banken und Versicherungen -
Plausibilisierung
von Garantieziehungen und Verlustschätzungen von Asset Managern für
strukturierte Kreditportfolien einer Zweckgesellschaft
- Abwicklungsanstalt/Bad Bank -
Validierung
eines Kreditportfoliomodells
- Deutsche Landesbank -
Interne
Projekte
Vorbereitung
sowie Durchführung diverser E-Learnings und Präsenz Schulungen (z. B.
Aufsichtsrecht Versicherungsunternehmen, Hedge Accounting, Stochastische
Optimierung in der Versicherungsmathematik)
EMEA
Quant Administrator (Pflege des Sharepoints, Planung des regelmäßigen
Austauschs im internationalen Netzwerk, Schulungen und Fachvorträge)
Entwicklung
eines Tools zur Bewertung von strukturierten Kreditprodukten basierend auf
Intex (Cashflow Modell)
Implementierung
eines Multicurve Hedge Accounting Modells zur Analyse von Ineffektivitäten bei
Zinshedges aufgrund von Basis Spreads
Bachelor und Master of Science, Universität zu Köln
Bachelor und Master of Science
Universität zu Köln
Analysis
Statistik
Finanzmathematik
6 Jahre
2001-08 - 2007-07
Kaufmännische Ausbildung und Abitur
Industriekaufmann und Abitur, Tonaco GmbH und Ludwig-Erhard-Schule, Dierdorf/ Neuwied
Industriekaufmann und Abitur
Tonaco GmbH und Ludwig-Erhard-Schule, Dierdorf/ Neuwied
Position
Position
AI & Finance Consultant
Kompetenzen
Kompetenzen
Top-Skills
Data ScientistFinancial ModellingMachine LearningPythonApache SparkMS Power BIAzureMS Power AppsCI/CDSQLAgentic AIGenerative KIKünstliche IntelligenzPrompt EngineeringLLMsJavaESGRechnungslegungControllingBankenaufsichtLiquiditätsmanagementFinanzmathematikRisikomanagement
Produkte / Standards / Erfahrungen / Methoden
Agentic AI
Fortgeschritten
Generative AI
Fortgeschritten
Data Analytics
Experte
Visual Studio Code
Fortgeschritten
Microsoft Fabric
Experte
Microsoft Azure
Fortgeschritten
Power BI
Fortgeschritten
SQL
Experte
Power Apps
Fortgeschritten
Python / PySpark
Experte
Machine Learning
Fortgeschritten
LLMs / Prompt Engineering
Fortgeschritten
CI/CD
Fortgeschritten
Java
Fortgeschritten
R
Fortgeschritten
Matlab
Fortgeschritten
Finance
Experte
Risk Management
Experte
Regulatory
Fortgeschritten
Controlling
Fortgeschritten
Capital Markets
Fortgeschritten
Renewable Energy
Fortgeschritten
Programmiersprachen
Python (z. B. Gensim, NLTK, PyTorch)
Experte
Java
Fortgeschritten
C#
Fortgeschritten
SQL
Experte
SAS
Fortgeschritten
VBA
Experte
Matlab
Fortgeschritten
PySpark
Experte
Riskmanagement
Risikotragfähgkeit
ESG-Risiken
Marktpreisrisiken
Adressenrisiken
Finanzmathematik
Monte Carlo Simulation
Kalibrierung von Finanzmodellen
Derivatives
Bilateral Margining
Initial Margin
Valuation Adjustments / xVAs
Vorlesungen, Veröffentlichung, Publikationen auf Anfrage
Branchen
Branchen
Mittelständige Unternehmen
Banken, Versicherungen
Energiesektor
Vertrauen Sie auf Randstad
Im Bereich Freelancing
Im Bereich Arbeitnehmerüberlassung / Personalvermittlung