• Erarbeitung eines Programmschemas • Modellentwicklung in MATLAB/Simulink • Validierung des Modells am realen Prototyp • Dokumentation des Simulationsmodells und der durchgeführten Arbeiten • Präsentation der ErgebnisseDas

• Erarbeitung eines Programmschemas • Modellentwicklung in MATLAB/Simulink • Validierung des Modells am realen Prototyp • Dokumentation des Simulationsmodells und der durchgeführten Arbeiten • Präsentation der ErgebnisseDas

und den zuverlässigen Betrieb sämtlicher Anwendungen und IT-Verfahren • Weiterentwicklung von Daten und Datenbanken, um eine hohe Datenqualität und optimale Performance der Systeme sicherzustellen • Modellentwicklung von IT-Anwendungen

in einem quantitativen Fach wie Mathematik, Statistik, Informatik oder einem verwandten Bereich • Erfahrung in der Modellentwicklung, statistischen Modellierung und im Risikomanagement • Kenntnisse relevanter Vorschriften

mit naturwissenschaftlicher Ausrichtung, z. B. Mathematik oder Physik • Mehrjährige Berufserfahrung im Risikomanagement für Kreditrisiko oder in der quantitativen Modellentwicklung sowie Kenntnisse der Banken-Regulatorik wünschenswert

. Spezialist Transiente Performance (w/m/d) Referenznummer: 25971 • Sie verantworten die Datenhaltung und Modellentwicklung für elektromagnetische Transienten-Simulationen und führen Studien zur Bewertung der Umrichterstabilität

, Feature Engineering, Modellentwicklung und Test • Evaluation des entwickelten Lösungsansatzes mittels eines Testaufbaus im Labor • Studium der Fachrichtung Mechatronik, Elektrotechnik, Informatik

, die den späteren Erfolg bestimmen.Deine AufgabenArchitektonische Führung & Modellentwicklung • Du leitest das Design modernster Machine-Learning-Modelle, insbesondere in den Bereichen Computer Vision und Sensorfusion. • Du definierst

-Engineering und die Modellentwicklung zu optimieren und nahtlos in die Produktionsumgebung zu integrieren • Gestalte Systeme zur Leistungsüberwachung und Fehlerbehebung in Produktions-ML-Modellen, um höchste Zuverlässigkeit

-Engineering und die Modellentwicklung zu optimieren und nahtlos in die Produktionsumgebung zu integrieren • Gestalte Systeme zur Leistungsüberwachung und Fehlerbehebung in Produktions-ML-Modellen, um höchste Zuverlässigkeit

in der kommunikativen Vermittlung analytischer Ergebnisse an Fachbereiche wie Pricing, Produktmanagement und Controlling.Hauptaufgaben: • Modellentwicklung: Entwurf, Aufbau, Validierung, Implementierung und Überwachung von Machine-Learning

-Engineering und die Modellentwicklung zu optimieren und nahtlos in die Produktionsumgebung zu integrieren • Gestalte Systeme zur Leistungsüberwachung und Fehlerbehebung in Produktions-ML-Modellen, um höchste Zuverlässigkeit

-Engineering und die Modellentwicklung zu optimieren und nahtlos in die Produktionsumgebung zu integrieren • Gestalte Systeme zur Leistungsüberwachung und Fehlerbehebung in Produktions-ML-Modellen, um höchste Zuverlässigkeit

-Engineering und die Modellentwicklung zu optimieren und nahtlos in die Produktionsumgebung zu integrieren • Gestalte Systeme zur Leistungsüberwachung und Fehlerbehebung in Produktions-ML-Modellen, um höchste Zuverlässigkeit

• Entwicklung des Feinkonzepts der Simulation sowie Erstellung von Pflichtenheften im Rahmen der Produktentwicklung • Aktive Mitwirkung bei der Modellentwicklung und -implementierung • Erstellung, Durchführung und Validierung

sowie Erstellung von Pflichtenheften im Rahmen der Produktentwicklung • Aktive Mitwirkung bei der Modellentwicklung und -implementierung • Erstellung, Durchführung und Validierung von Simulationstests sowie Freigabe

Datenmengen • Modellentwicklung: Entwicklung, Implementierung und Optimierung von Machine-Learning- und Deep-Learning-Modellen • Erkenntnisse schaffen: Durchführung von Datenanalysen und Ableitung fundierter

/3rd Line), z.B. in den Bereichen Modellentwicklung, Modellrisikomanagement / Validierung, Kredit-, Markt-, Liquiditätsrisiko, Operationelles Risiko, Risikodatenmanagement, Gesamtbankrisikosteuerung, ESG oder Stresstesting

des Modellierungsaktivitäten nach FAIR-Prinzipien • Beratung und Schulung von Forschenden zu den Themen (kollaborative) Modellentwicklung und -dokumentation, und HPC • Organisation von Seminaren und workshops zu Modellierungsaktivitäten

des Modellierungsaktivitäten nach FAIR-Prinzipien • Beratung und Schulung von Forschenden zu den Themen (kollaborative) Modellentwicklung und -dokumentation, und HPC • Organisation von Seminaren und workshops zu Modellierungsaktivitäten