• Entwicklung und Implementierung eines Risikomodells basierend auf strukturierten Daten in Python zur Überwachung des Ausfallrisikos von Fonds

• Durchführung der Validierung eines weiteren auf unstrukturierten Daten basierenden Risikomodells zur Sicherstellung der Robustheit und Genauigkeit durch umfangreiche Analysen

• Enge Zusammenarbeit mit Fachexperten, um die Anforderungen an das Frühwarnsystem zu verstehen und sicherzustellen, dass die entwickelten Modelle den regulatorischen Standards entsprechen

• Leitung eines internationalen vierköpfigen Entwickler-Teams im SCRUM-Umfeld

• Festlegung der strategischen Ziele für das Projekt in Abstimmung mit den Stakeholdern und dem

  Entwicklungsteam

• Implementierung der LangChain Komponenten eines RAG Chatbots zur Beantwortung rechtlicher Fragen

• Leitung der Datenaufbereitung in Python, um eine konsistente und qualitativ hochwertige Datenbasis für weiterführende Analysen zu schaffen

• Verantwortlich für die Entwicklung eines Frameworks in R-Shiny zur automatisierten Erstellung von Dashboards auf Basis von Excel-Konfigurationsdateien

• Durchführung von R-Shiny Schulungen für das interne Personal, um sicherzustellen, dass alle Mitarbeiter die Tools effektiv nutzen können

• Enge Zusammenarbeit mit Teamleitern und Analysten, um die Anforderungen an die Visualisierungen zu verstehen und maßgeschneiderte Lösungen zu entwickeln

•   Implementierung des Preprocessings für Kommunikations-Daten von Tradern, um eine einheitliche und

  strukturierte Datengrundlage zur Modellentwicklung sicherzustellen

•  Entwicklung eines auf Word-Embeddings basierenden Modells zur automatisierten Überwachung und Erkennung

  von Anomalien in der Kommunikation der Trader

•   Durchführung von Modellvalidierung und -optimierung durch umfangreiche Tests und Hyperparameter-Tuning

•   DesignundImplementierungeinesinteraktivenR-ShinyDashboards,umdieautomatisierteÜberwachungslösung

für interne Teams zugänglich zu machen