Munich, Bavaria, Germany
"Hoch", "Unwahrscheinlich", "Groß" - aber wie hoch, wie unwahrscheinlich, wie groß? Ob in Natur oder Wirtschaft, es sind Fragen dieser Art, die mich antreiben und denen ich auf den Grund gehen möchte. Welche Annahmen kann ich machen, wie kann ich es modellieren? Was hat Einfluss, was kann man vorerst vernachlässigen? Was ist die optimale, effizienteste Vorgehensweise? Als ich mit diesen Fragen vor der Wahl zwischen einem naturwissenschaftlichen oder wirtschaftlichem Studium stand, entschied ich mich für Physik, um ein möglichst starkes, anwendungsorientiertes Mathematik-Fundament zu erlernen. Aufgrund meines großen Interesses für den bankensektors und nach den positiven Erfahrungen als Praktikant dort, entschied ich mich nach dem Studium für das Trainee-Programm der BayernLB mit dem Schwerpunkt "Quantitative Models and Data Analytics". Im Rahmen dieses Trainee-Programms konnte ich in unterschiedlichen Bereichen der Bank mein Wissen nochmals stark ausbauen: - Validierung: Durchführen der Validierungen von Risikomodellen sowie Weiterentwicklung der Automatisierung von Valdirungsverfahren - Asset Liability Management: Bearbeitung von Pricing-Anfragen des Kreditbereichs und Analysen zum Pricing-Modell der Bank. -Data Warehouse: Entwicklung einer KI zur automatischen Klassifizierung von E-Mails. - Structuring & Solutions: Optimierung des SWAP-Portfolios hinsichtlich Clearence-Fees mittels eines Machine-Learning-Algorithmus (genetischer Optimierungs-Algorithmus). Valuation Modeling: Pflege des XVA-Modells und detaillierte Überprüfung eines Hull-White-IR-Modells. Einsatz in der New York Filiale: Unterstützung bei der Einführung eines neuen Handelssystems. Seit 01. Oktober bin ich in der Treasury tätig und ebschäftige mich mit der korrekten Bepreisung der Liquiditätskosten der BayernLB. Zögern Sie nicht, mich hier bei LinkedIn oder per E-Mail an [email protected] zu kontaktieren!