freiberufler Consultant & Developer | AI, Finance & Quantitative Analytics auf freelance.de

Consultant & Developer | AI, Finance & Quantitative Analytics

online
  • auf Anfrage
  • 56317 Urbach, Westerwald
  • auf Anfrage
  • de  |  en  |  fr
  • 27.10.2026
  • Contract ready

Kurzvorstellung

Promovierter Wirtschaftsmathematiker an der Schnittstelle von Finance und AI. Schwerpunkt auf Financial Modelling, Risk und der Entwicklung AI-gestützter Lösungen mit Azure, Python, LLMs, GitHub Copilot, Claude Code, Codex, Microsoft Foundry, Fabric

Auszug Referenzen (4)

"Äußerst strukturiert und analytisch geschult. Zudem Klarheit in der Kommunikation und immer lösungsorientiert. Jederzeit zu empfehlen."
AI Consultant
Prof. Dr. Christian Au
Tätigkeitszeitraum

6/2024 – 11/2024

Tätigkeitsbeschreibung

- 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
- Entwicklung von Use-Case, beispielsweise Verwendung des SWOT Bots zur Individualisierung des S-ESG-Score
- Befragung der Fachbereiche und Erstellung Potentialanalyse
- Gremientermine (Vorstand und Bereichsleiter)
- Wettbewerbsanalyse und Auswertung von Research-Unterlagen
- Erstellung Pitch-Deck

Eingesetzte Qualifikationen

Generative KI, Large Language Models, Natural Language Generation, Prompt Engineering

"Hr. Dr. V. hat uns im Rahmen der Umsetzung der regulatorischen Anforderungen der CRR III als Externer mit großer Expertise unterstützt."
Subject Matter Expert bei der Umsetzung der Anforderungen der CRR III
Oksana Knoll
Tätigkeitszeitraum

3/2024 – 11/2024

Tätigkeitsbeschreibung

- ESG-Risiken und Offenlegung
- Umsetzung der Anforderungen an den Kreditrisikostandardansatz in allen betroffenen Forderungsklassen:
1) Institute und Unternehmen (Due Diligence, SCRA und ECRA, Spezialfinanzierungen)
2) Beteiligungen und Nachränge
3) Mengengeschäft und Währung
4) Immobilien (ADC/IPRE Kennzeichnung)
5) Kreditkonversionsfaktoren
6) Kreditrisikominderungstechniken
7) Operationelles Risiko
8) CVA

Eingesetzte Qualifikationen

Bankwesen (allg.), Basel II / Basel III, Meldewesen (Bank), Risikomanagement (Finan.)

"Im Rahmen eines umfassenden Projekts zur strategischen Liquiditätssteuerung unterstützte uns Dr. V. mit seiner fundierten Expertise."
Subject Matter Expert bei der Erweiterung der Liquiditätsteuerung
Melanie Oster
Tätigkeitszeitraum

3/2024 – 8/2024

Tätigkeitsbeschreibung

- 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
- Entwicklung einer Fundingstrategie
- Darstellung Kalkulationsansätze
- Analyse alternativer Refinanzierungsmöglichkeiten (Pfandbriefpooling, Wertpapierleihe, Pensionsgeschäfte)

Eingesetzte Qualifikationen

Bankwesen (allg.), Liquidität, Liquiditätssicherung, Risikomanagement (Finan.), Strategisches Management, Wertpapiere

"Herr Dr. V. war in dieser Zeit Lehrbeauftragter bei uns und hat sehr gute, praxisnahe Vorlesungen gehalten. Ganz herzlichen Dank hierfür!"
Lehrbeauftrager im Fachbereich Mathematik & Technik
Prof. Dr. Martina Brück
Tätigkeitszeitraum

9/2018 – 2/2022

Tätigkeitsbeschreibung

Tätigkeiten:
- Durchführung von Vorlesungen im Fachbereich Mathematik & Technik
- Schwerpunkte: Machine Learning und Finanzmathematik
Betreute Vorlesungen:
- WS 21/22: Oberseminar Methoden des maschinellen Lernens in der Finanzmathematik und weiteren ausgewählten Anwendungen
- SS 21: Diskrete Finanzmathematik (mit Schwerpunkt Finanzmathematik und künstliche Intelligenz)
- SS 20: Maßtheorie und stochastische Prozesse (insbesondere Prozesse in der Finanz- und Versicherungsmathematik)
- WS 19/20: Portfoliotheorie und Risikomanagement (mit Schwerpunkt Marktrisikomanagement und Fundamental Review of the Trading Book)
- WS 18/19: Portfoliotheorie und Risikomanagement (mit Schwerpunkt Marktrisikomanagement und Fundamental Review of the Trading Book)

Eingesetzte Qualifikationen

Machine Learning, Mathematik, Risikomanagement (Finan.), Universitätsdozent Künstliche Intelligenz

Geschäftsdaten

 Freiberuflich
 Steuernummer bekannt
 Berufshaftpflichtversicherung aktiv

Qualifikationen

  • AI Coding: GitHub Copilot, Codex, Claude Code
  • Banking, Financial Modelling
  • Microsoft Azure, Fabric, Foundry, Power BI
  • Data Science6 J.
  • Gen / Agentic AI
  • Large Language Models2 J.
  • Machine Learning7 J.
  • Python7 J.
  • Renewable Energy
  • Risikomanagement (Finan.)10 J.

Projekt‐ & Berufserfahrung

AI / Python Developer
Kundenname anonymisiert, Dresden
1/2026 – 12/2026 (1 Jahr)
Versorgungswirtschaft
Tätigkeitszeitraum

1/2026 – 12/2026

Tätigkeitsbeschreibung

Aufbau einer AI-gestützten Plattform für Financial Modeling, Forecasting &
Szenarioanalyse:
- Implementierung einer zentralen Anwendung zur Simulation und Bewertung von Projekt- und Portfolioszenarien für Wind- und PV-Projekte. - Flexible Anpassung zentraler Annahmen wie Strompreisentwicklungen, CAPEX-Strukturen, Projektmeilensteine und Finanzierungsparameter sowie unmittelbare Analyse der Auswirkungen auf Wirtschaftlichkeit, Liquidität, Risiko und Unternehmenswert.
- Entwicklung einer AI-Explain-Funktionalität mit Microsoft Foundry zur
automatisierten Analyse und verständlichen Erläuterung von Ergebnissen der Financial Models für Endanwender.
- Evaluierung und Vergleich verschiedener Large Language Models, darunter GPT- und Claude-Modelle, hinsichtlich Ergebnisqualität, Zuverlässigkeit und Eignung für finanzwirtschaftliche
Anwendungsfälle.
- Aufbau AI-gestützter Entwicklungsworkflows und Coding Agents in Visual Studio Code zur automatisierten Weiterentwicklung und Anpassung der Financial Models.
- Implementierung automatisierter Regressionstests zur Absicherung AI-generierter Codeänderungen und zur Sicherstellung konsistenter und reproduzierbarer Berechnungsergebnisse.
- Integration generativer AI in eine deterministische Financial-Modeling-Architektur: Finanzielle Berechnungen verbleiben in nachvollziehbaren und reproduzierbaren Modellen, während AI gezielt für Analyse, Erklärung und AI-gestützte Weiterentwicklung der Modelle eingesetzt wird.
- Evaluierung und Integration lokal betriebener Open-Source Large Language Models in den Entwicklungsprozess. Bewertung verschiedener Modelle und Deployment-Ansätze hinsichtlich Kosten, Performance und Eignung für einen wirtschaftlichen Enterprise-Einsatz.
- Umsetzung der Lösung an der Schnittstelle zwischen Finance, Software
Engineering und AI, einschließlich Architektur, Modellintegration,
Qualitätssicherung und Übersetzung fachlicher Anforderungen in technische AI und Financial-Modeling-Komponenten.

Eingesetzte Qualifikationen

Apache Spark, Continuous Integration, DevOps, GPT, Large Language Models, Microsoft Azure, Microsoft Business Intelligence, Microsoft Visual Studio, Power Bi, Powerapps, Predictive Analytics, Python

Analyst / Developer
Kundenname anonymisiert, Dresden
12/2024 – 12/2026 (2 Jahre, 1 Monat)
Versorgungswirtschaft
Tätigkeitszeitraum

12/2024 – 12/2026

Tätigkeitsbeschreibung

- 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
- Aufbau automatisierter Daten- und Prozesspipelines zur:
1) Integration und Versionierung von Annahmen (Assumptions) in die Modelle
2) Anpassung und Parametrisierung von Projekten über Power Apps
3) 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 mit Low-Code-Entwicklung).
- Visualisierung der Ergebnisse in interaktiven Power BI Dashboards mit interaktiven Analysen
- Konzeption und Prototyping 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.
- Aufbau und Integration von CI/CD-Pipelines zur Versionierung,
Testautomatisierung und kontinuierlichen Bereitstellung von Daten-, Modell- und Analytics-Komponenten.

Eingesetzte Qualifikationen

Apache Spark, Cloud Computing, Continuous Delivery, Continuous Integration, DevOps, Erneuerbare Energie, Finanzen (allg.), Microsoft Azure, Microsoft Visual Studio, Power Bi

AI Consultant
Strategy Labs GmbH, Mainz
6/2024 – 11/2024 (6 Monate)
FinTech
Tätigkeitszeitraum

6/2024 – 11/2024

Tätigkeitsbeschreibung

- 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
- Entwicklung von Use-Case, beispielsweise Verwendung des SWOT Bots zur Individualisierung des S-ESG-Score
- Befragung der Fachbereiche und Erstellung Potentialanalyse
- Gremientermine (Vorstand und Bereichsleiter)
- Wettbewerbsanalyse und Auswertung von Research-Unterlagen
- Erstellung Pitch-Deck

Eingesetzte Qualifikationen

Generative KI, Large Language Models, Natural Language Generation, Prompt Engineering

Projektleiter bei der Umsetzung der regulatorischen und strategischen Anforderungen an das Thema Nachhaltigkeit
Sparkasse, Remote
3/2024 – 12/2024 (10 Monate)
Banken
Tätigkeitszeitraum

3/2024 – 12/2024

Tätigkeitsbeschreibung

- 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
- Aufsetzen einer strategischen ESG-Governance

Eingesetzte Qualifikationen

Bankwesen (allg.), Nachhaltigkeit, Risikomanagement (Finan.), Strategisches Management

Subject Matter Expert bei der Umsetzung der Anforderungen der CRR III
Sparkasse, Remote
3/2024 – 11/2024 (9 Monate)
Banken
Tätigkeitszeitraum

3/2024 – 11/2024

Tätigkeitsbeschreibung

- ESG-Risiken und Offenlegung
- Umsetzung der Anforderungen an den Kreditrisikostandardansatz in allen betroffenen Forderungsklassen:
1) Institute und Unternehmen (Due Diligence, SCRA und ECRA, Spezialfinanzierungen)
2) Beteiligungen und Nachränge
3) Mengengeschäft und Währung
4) Immobilien (ADC/IPRE Kennzeichnung)
5) Kreditkonversionsfaktoren
6) Kreditrisikominderungstechniken
7) Operationelles Risiko
8) CVA

Eingesetzte Qualifikationen

Bankwesen (allg.), Basel II / Basel III, Meldewesen (Bank), Risikomanagement (Finan.)

Subject Matter Expert bei der Erweiterung der Liquiditätsteuerung
Sparkasse, Remote
3/2024 – 8/2024 (6 Monate)
Banken
Tätigkeitszeitraum

3/2024 – 8/2024

Tätigkeitsbeschreibung

- 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
- Entwicklung einer Fundingstrategie
- Darstellung Kalkulationsansätze
- Analyse alternativer Refinanzierungsmöglichkeiten (Pfandbriefpooling, Wertpapierleihe, Pensionsgeschäfte)

Eingesetzte Qualifikationen

Bankwesen (allg.), Liquidität, Liquiditätssicherung, Risikomanagement (Finan.), Strategisches Management, Wertpapiere

Machine learning Developer
Kundenname anonymisiert, Remote
9/2023 – 3/2024 (7 Monate)
Banking
Tätigkeitszeitraum

9/2023 – 3/2024

Tätigkeitsbeschreibung

- Prototyping einer KI-gestützten Lösung für Unternehmensanalysen, B2B-Akquise und Kundenmonitoring.
- Anbindung generativer KI für Textklassifikation, ESG-Analysen und automatisierte Auswertungen mittels Prompt Engineering.
- Training und Vergleich von Klassifikationsmodellen mit scikit-learn, u. a. SVM, kNN und Logistic Regression.
- Aufbereitung unstrukturierter Texte mittels Tokenisierung, Lemmatisierung und Vektorisierung sowie Analyse von Rezensionen.
- Anbindung von Unternehmens-, Finanz- und Social-Media-Daten über APIs und Web Scraping inklusive Datenaufbereitung.
- Prototypische ESG-Bewertung, Benchmarking und Identifikation von Frühwarnsignalen für die B2B-Kundenanalyse.

Eingesetzte Qualifikationen

Data Science, Generative KI, Gradient Boosting, k-Means-Algorithmus, Large Language Models, Logistische Regression, Machine Learning, Nächste-Nachbarn-Klassifikation, Natural Language Generation, Pandas, Prompt Engineering, Pytorch, Torch, Transformer

Projektleiter Basisprojekt regulatorische Nachhaltigkeit
Sparkasse, Remote
5/2023 – 9/2023 (5 Monate)
Banken
Tätigkeitszeitraum

5/2023 – 9/2023

Tätigkeitsbeschreibung

- 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

Eingesetzte Qualifikationen

Bankwesen (allg.), Nachhaltigkeit, Risikomanagement (Finan.)

AI Developer
Internes Entwicklungsprojekt, Remote
12/2022 – 10/2023 (11 Monate)
-
Tätigkeitszeitraum

12/2022 – 10/2023

Tätigkeitsbeschreibung

- 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

Eingesetzte Qualifikationen

Data Science, Generative KI, Gradient Boosting, k-Means-Algorithmus, Large Language Models, Logistische Regression, Nächste-Nachbarn-Klassifikation, Neuronale Netze, Python, Scikit-learn, Support Vector Machine

Abteilungsleiter Finanz- und Meldewesen
Sparkasse, Koblenz
10/2020 – 10/2022 (2 Jahre, 1 Monat)
Banken
Tätigkeitszeitraum

10/2020 – 10/2022

Tätigkeitsbeschreibung

- 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 einer Abteilung mit 12 Mitarbeiter/innen

Eingesetzte Qualifikationen

Finanzen (allg.), BAIS, Bankwesen (allg.), Basel II / Basel III, Leiter Finanz- und Rechnungswesen, Liquiditätssicherung, Meldewesen (Bank), Risikomanagement (Finan.)

Lehrbeauftrager im Fachbereich Mathematik & Technik
Hochschule Koblenz, Remagen
9/2018 – 2/2022 (3 Jahre, 6 Monate)
Hochschulen und Forschungseinrichtungen
Tätigkeitszeitraum

9/2018 – 2/2022

Tätigkeitsbeschreibung

Tätigkeiten:
- Durchführung von Vorlesungen im Fachbereich Mathematik & Technik
- Schwerpunkte: Machine Learning und Finanzmathematik
Betreute Vorlesungen:
- WS 21/22: Oberseminar Methoden des maschinellen Lernens in der Finanzmathematik und weiteren ausgewählten Anwendungen
- SS 21: Diskrete Finanzmathematik (mit Schwerpunkt Finanzmathematik und künstliche Intelligenz)
- SS 20: Maßtheorie und stochastische Prozesse (insbesondere Prozesse in der Finanz- und Versicherungsmathematik)
- WS 19/20: Portfoliotheorie und Risikomanagement (mit Schwerpunkt Marktrisikomanagement und Fundamental Review of the Trading Book)
- WS 18/19: Portfoliotheorie und Risikomanagement (mit Schwerpunkt Marktrisikomanagement und Fundamental Review of the Trading Book)

Eingesetzte Qualifikationen

Machine Learning, Mathematik, Risikomanagement (Finan.), Universitätsdozent Künstliche Intelligenz

Manager / Prokurist, Financial Risk Consulting (Festanstellung)
PricewaterhouseCoopers (PwC), Köln/London
1/2015 – 3/2020 (5 Jahre, 3 Monate)
Unternehmensberatung Banken
Tätigkeitszeitraum

1/2015 – 3/2020

Tätigkeitsbeschreibung

Diverse Projekte als angestellter Unternehmensberater bei PricewaterhouseCoopers (PwC)

Externe Projekte

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

Eingesetzte Qualifikationen

Bankwesen (allg.), Basel II / Basel III, C#, Data Science, EMIR, Finanzen (allg.), ISDA, Jira, Machine Learning, Mathematik, MX.3 (Murex), Python, Risikomanagement (Finan.), Wertpapiere

Consultant, Financial Risk Solutions (Festanstellung)
Deloitte & Touche GmbH, Düsseldorf
6/2013 – 12/2014 (1 Jahr, 7 Monate)
Unternehmensberatung Banken
Tätigkeitszeitraum

6/2013 – 12/2014

Tätigkeitsbeschreibung

Diverse Projekte als angestellter Unternehmensberater bei Deloitte & Touche

Externe Projekte:

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

Eingesetzte Qualifikationen

Finanzen (allg.), Bankwesen (allg.), Basel II / Basel III, Mathematik, Risikomanagement (Finan.)

Ausbildung

Promotion Angewandte Mathematik
Dr. rer. nat.
Universität zu Köln
2016
Köln
Wirtschaftsmathematik
Bachelor und Master of Science
Universität zu Köln
2013
Köln

Über mich

Mein Schwerpunkt liegt in der Entwicklung und Integration moderner AI-Lösungen an der Schnittstelle von Finance, Data Science und quantitativer Modellierung. Dabei verbinde ich fundierte finanzmathematische Expertise mit Machine Learning, generativer AI und LLM-basierten Anwendungen, um komplexe Analysen, Modelle und Geschäftsprozesse intelligent zu unterstützen und zu automatisieren.

Ein besonderer Fokus liegt auf der Entwicklung von AI Agents und Agentic Workflows sowie dem Einsatz von AI in der Softwareentwicklung. Dazu gehören die Integration von LLMs in bestehende Anwendungen, die Entwicklung AI-gestützter Analyse- und Assistenzsysteme sowie die Automatisierung von Entwicklungs-, Test- und Datenprozessen. Ich arbeite unter anderem mit Claude, Codex, Microsoft Foundry und GitHub Copilot und beschäftige mich mit der zuverlässigen Einbindung generativer AI in nachvollziehbare, deterministische Modellarchitekturen.

In der technischen Umsetzung nutze ich insbesondere Python, PySpark, SQL sowie Microsoft Fabric, Power BI und Azure. Meine methodische Expertise umfasst Machine Learning, NLP, Statistik, stochastische Simulation und quantitative Risikomodellierung. Ein wesentlicher Anwendungsbereich ist die Entwicklung komplexer Financial Models für Forecasting, Szenarioanalysen, Unternehmensbewertung und Risikosteuerung.

Meine langjährige Erfahrung im Financial Risk Consulting sowie in verantwortlichen Funktionen im Bankenumfeld ermöglicht es mir, AI-Technologien mit einem tiefen Verständnis finanzwirtschaftlicher Zusammenhänge zu verbinden. Dazu zählen insbesondere Finanzmathematik, Risikomanagement, Kapital- und Liquiditätsplanung sowie datengetriebene Steuerungsprozesse.

Persönliche Daten

Sprache
  • Deutsch (Muttersprache)
  • Englisch (Fließend)
  • Französisch (Grundkenntnisse)
Reisebereitschaft
auf Anfrage
Arbeitserlaubnis
  • Europäische Union
Home-Office
bevorzugt
Profilaufrufe
731
Alter
41
Berufserfahrung
13 Jahre und 9 Monate (seit 01/2013)
Projektleitung
6 Jahre

Kontaktdaten

Nur registrierte PREMIUM-Mitglieder von freelance.de können Kontaktdaten einsehen.

Jetzt Mitglied werden