Kathrin Hellmuth
Fähigkeiten und Kenntnisse
Werdegang
Berufserfahrung von Kathrin Hellmuth
- Bis heute 4 Jahre und 7 Monate, seit Okt. 2020Julius-Maximilians-Universität Würzburg
Wissenschaftliche Mitarbeiterin, Doktorandin
Thema: Parameteridentifikation in PDE-Modellen der mathematischen Biologie - Erarbeitung der Forschungsfragen und -ergebnissen mit einem Team internationaler Wissenschaftler - Publikation in Fachartikeln, Vorstellung auf internationalen Konferenzen Lehre: Lineare Algebra 1, PDEs der mathematischen Physik, Mathematics of Machine Learning - Koordinatorische Leitung des Übungsbetriebs und der studentischen Mitarbeiter, Abstimmung mit dem Professor - Erstellung von Übungsmaterialien, Abhalten von Übungsstunden
- 4 Monate, Mai 2020 - Aug. 2020
Praktikantin im Bereich Data Science
NÜRNBERGER Versicherung
Implementierung eines zusätzlichen Betrugserkennungssystem mittels Graph-Algorithmen sowie Machine Learning Techniken (neo4j, R): - Literaturrecherche - Implementierung und Vergleich zweier Ansätze
Institut für Mathematik und Informatik - Abhalten einer wöchentlichen Übungsstunde - Betreuung von Studierenden bei der Bearbeitung von Übungsblättern, Hilfestellung bei Fragen (JIM Projekt) - Klausuraufsicht und -korrektur
- 3 Monate, März 2019 - Mai 2019
Praktikantin im Aktuariat Leben, Gruppe Tarifierung
HUK-COBURG Versicherungsgruppe
- Überarbeitung von Excel-Sheets zum Profittest und zur Auswertung eines Kalkulationssheets (VBA) - Erstellung von SAS-Programmen zur Provisionsberechnung bei nichtproduktiven Geschäftsvorfällen - Datenaufbereitung von Controlling-Daten - Marktvergleich Berufsunfähigkeitsversicherung
Pflege der Datenbank GROAB.de zu Großanlagenbau-Projekten - Einlernen weiterer Werkstudentinnen und Werkstudenten in Deutsch und Englisch - Generierung neuer Einträge in deutsch und englisch durch Recherche - Pflege alter Einträge
Ausbildung von Kathrin Hellmuth
- Bis heute 4 Jahre und 7 Monate, seit Okt. 2020
Angewandte Mathematik
Julius-Maximilians-Universität Würzburg
Theoretische und numerische Analyse eines inversen Problems zur Parameteridentifikation durch experimentelle Daten für ein PDE-Modell der mathematischen Biologie Theorie: - Herleitung der Parameter-Rekonstruierbarkeit - Verhalten der Bayesischen Rekonstruktion unter verschiedenen Modellskalen Numerik: - Implementierung eines Rekonstruktionsalgorithmus mittels Optimierung durch Gradientenverfahren, Test an synthetischen Daten
- 2 Jahre und 7 Monate, Okt. 2017 - Apr. 2020
Mathematik
Julius-Maximilians-Universität Würzburg
- Schwerpunkte: Statistik, stochastische Integration & stochastische Differentialgleichungen, Finanz- & Versicherungsmathematik, Quantifizierung von Unsicherheiten, partielle Differentialgleichungen - Bearbeitung und Abgabe von Übungsblättern in Teamarbeit - Präsentation von wissenschaftlichen Artikeln in Seminaren - Masterthesis: Computing the Black Scholes equation with uncertain volatility using the stochastic Galerkin method and a Bi-Fidelity approach - Note: 1,0
- 3 Jahre und 1 Monat, Okt. 2014 - Okt. 2017
Mathematik
Julius-Maximilians-Universität Würzburg
- Schwerpunkte: Stochastik, Finanzmathematik, Analysis - Bachelorthesis: Die Totalkrümmung geschlossener Kurven - Note: 1,0
- 7 Jahre und 10 Monate, Sep. 2006 - Juni 2014
Gymnasium
Gymnasium Marktbreit
Note: 1,0
Sprachen
Deutsch
Muttersprache
Englisch
Fließend
Italienisch
Gut
Spanisch
Grundlagen
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