Stefan Wolff

Angestellt, Machine Learning Engineer, OBI Group Holding - OBI next

Bonn, Deutschland

Fähigkeiten und Kenntnisse

Machine Learning
Data Science
Python-Programmierung
C++ Entwicklung
Numerische Simulation
Physik
Forschung
Künstliche Intelligenz
Git
Lehrerfahrung
MPI
Jupyter Notebook
Scikit-Learn
Keras
Tensorflow
Pandas

Werdegang

Berufserfahrung von Stefan Wolff

  • Bis heute 2 Jahre und 5 Monate, seit Feb. 2022

    Machine Learning Engineer

    OBI Group Holding - OBI next

    Recommender Systems & NLP im Kontext von Customer Management und E-Commerce

  • 5 Monate, Aug. 2021 - Dez. 2021

    Data Scientist

    AXA Konzern AG

    Implementierung von Infrastruktur zum reproduzierbaren Logging von Pricing Modellen

  • 1 Jahr und 4 Monate, Feb. 2020 - Mai 2021

    Machine Learning Engineer

    WetterOnline GmbH

    • Anwendung von Deep Learning auf Wetter-Daten • Entwicklung und Deployment von End-to-End Machine Learning Pipelines

  • 5 Jahre und 3 Monate, Nov. 2014 - Jan. 2020

    Wissenschaftlicher Mitarbeiter

    Universitaet Bonn

  • 3 Monate, Juni 2018 - Aug. 2018

    Praktikant

    IBM Research

    Praktikum bei IBM Research in Dublin, Irland. Projekt: Anwendung von Machine Learning Algorithmen zur Vorhersage von umweltbasierten Time Series Daten. Tools: Python, Scikit-learn, Keras, Tensorflow, Pandas, XGBoost

  • 2 Jahre und 7 Monate, Apr. 2012 - Okt. 2014

    Studentische Hilfskraft

    Universität zu Köln

    Lehrassistent in Vorlesungen: Mathematische Methoden der Physik, Computerphysik, Elektrodynamic (Theorie), Theoretische Physik für Lehramtsstudenten

Ausbildung von Stefan Wolff

  • 4 Jahre und 6 Monate, Nov. 2014 - Apr. 2019

    Theoretische Physik

    Universität Bonn

    - Design & Implementierung von Tensor-Netzwerk und Monte Carlo Algorithmen auf HPC Clustern (C++, Python) - Forschung in Theoretischer Physik (Theorie der Kondensierten Materie) - Lehrassistent - Note: 0,7

  • 2 Jahre und 7 Monate, Apr. 2012 - Okt. 2014

    Physik; Condensed Matter Numerics

    Universität zu Köln

    - Entwicklung paralleler Markov-Chain Monte-Carlo Algorithmen zur effizienten Berechnung von Erwartungswerten in frustriereten Quantensystemen (C++, ALPS libraries), Abschlussarbeit: "Disorder-driven Coulomb gas transitions" - Note: 1,3 - Lehrassistent für Bachelorvorlesungen

  • 3 Jahre und 1 Monat, März 2009 - März 2012

    Physik

    Universität zu Köln

    - Abschlussarbeit: Numerische Integration einer nicht-linearen Differentialgleichung zur Vorhersage von Quantendynamik (C++) - Nebenfächer: Informatik, Chemie - Note: 1,1

Sprachen

  • Deutsch

    Muttersprache

  • Englisch

    Fließend

Interessen

Schlaginstrumente
E-Bass
Klettern
Band (Musik)

21 Mio. XING Mitglieder, von A bis Z