Marcel H. Schubert
Ph.D. mit Fokus auf Machine Learning & Behavioral Economics (summa cum laude)
M.Sc. in Cyber Security · M.Sc. in Economics
B.Sc. in Informatik · B.Sc. in Volkswirtschaftslehre
Über mich.
Angetrieben von Daten. Leidenschaft für Innovation.
Ich gebe mich nie mit Best Practices zufrieden. Was mich in meiner Arbeit antreibt, ist die zu hinterfragen, wie wir denken, wie wir die Welt betrachten und wie wir letztendlich Probleme lösen.
Das war auch der Anreiz für meine Dissertation, welche sich mit der Anwendbarkeit von Machine Learning in der Verhaltensökonomie beschäftigt. Während meiner akademischen Laufbahn habe ich einen breiten, interdisziplinären Hintergrund erworben, mit Abschlüssen in in Wirtschaftswissenschaften und Informatik. Gleichzeitig habe ich Erfahrungen mit einer Vielzahl von Modellen und Datentypen sowie deren Use Cases gesammelt.
Für meine zukünftige Arbeit möchte ich meine Fähigkeiten in der statistischen Analyse und Machine Learning nutzen um innovative, handlungsorientierte Lösungen für komplexe Geschäftsprobleme zu finden.
Von meiner Persönlichkeit bin ich offen und immer bereit, Neues zu lernen und zu entdecken. In meiner Freizeit erkunde ich gerne neue Orte und Küchen um meinen Horizont zu erweitern, und lerne Sprachen, um die Welt besser zu verstehen
Skills.
Qualifikationen.
EHRENAMT
PhD Sprecher
Max Planck Institute for Research on Collective Goods
Financial Officer of University Group
RCDS Bonn
Mitglied des Komitess für Öffentlichkeitsarbeit
AStA Universität Bonn
SPRACHEN
Deutsch – Native
Englisch – Fluent
Spanisch – Basic
Swahili – Basic
EXPERTISES
Data Science
Machine Learning (klassische & aktuelle Modelle)
Statistische Analyse & Ökonometrie
Design von Experimenten & Kausale Inferenz
Natural Language Processing (NLP)
Analyse & Vorhersagen
Biologisch inspiroierte Algorithmen
Datenauf- & vorbereitung
PROGRAMMIERSPRACHEN
Python
R
Java-Script
C
Java
ML FRAMEWORKS
PyTorch
TensorFlow / Keras
Spacy
Sci-kit Learn
Data Science Toolkits (e.g., Pandas, SciPy, NumPy)
DATABASE TECHNOLOGIES
SQL
MongoDB
OTHER
LaTeX
Slurm & HPC Computing
Linux – Shell/Bash
HTML/CSS
Version Control / Git
oTree
Erfahrung.
Praktische Erfahrung
10/2017 – today
Research Scientist
Max Planck Institute for Research on Collective Goods
- Full-stack, end-to-end Projektpipeline, von der Entwicklung bis zur Implementierung
- Design, Programmierung und statistische Analyse von Experimenten und Verhaltensstudien
- Visualisierung von Daten und Ergebnissen sowie Storytelling für wissenschaftliche Veröffentlichungen
- Statistische Datenanalyse und Hypothesentests
09/2017 – 11/2021
PhD Projekte
- Definition von Verhaltensarchetypen in Gruppeninteraktionen durch unüberwachtes Lernen auf Zeitreihendaten
- Black-Box-Analyse der Auswirkungen des Modeldesigns von machine LEarning Modellen anhand des COMPAS-Algorithmus (Vorhersagen für Kautions- und Gefängnisentscheidungen)
- Stabilitäts- und Relevanzanalyse der Merkmalsgewichtsmatrix von Klassifikatoren in NLP-Authoranalysis anhand eines groß angelegten Experiments
- Klassifikator für die politische Ideologie von US Gerichtsgutachten/-texten und Erweiterung der Datenbank mit gelabelten Texten von 20.000 auf 1 Million
03/2019 – 5/2019
Guest Researcher
GESS ETH Zurich Working Group for Law, Economics & Data Science
- Klassifizierungssystem für juristische Texte (>1000 Zeichen)
09/2015 – 09/2017
Research Assistant
Max Planck Institute for Research on Collective Goods
05/2015 – 07/2015
Internship Consultancy
Helbling Business Advisors Stuttgart
Studium.
Studium
09/2017 – 11/2021
Ph.D. Economics
Universität zu Köln
Thesis: Behavioral Economics & Machine Learning
10/2017 – 11/2019
M.Sc. Cyber Security
University of Lancaster
10/2015 – 09/2017
B.Sc. in Informatik
Universität Bonn
10/2015 – 09/2017
M.Sc. in Economics
Universität Bonn
10/2012 – 02/2015
B.Sc. in Volkswirtschaftslehre
Ludwig-Maximilians Universität (LMU München)