Lebenslauf

Zuletzt aktualisiert am 10. Okt. 2022

Joffrey Mayer, Profilbild
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Ausbildung

  • Master in Volkswirtschaft und Data Science, Universität Zürich, 2020
  • Bachelor in Volkswirtschaft und Banking & Fincance, Universität Zürich, 2018

Primäre Interessen: Ökonometrie, Kausale Inferenz, Web Entwicklung
Sekundäre Interessen: Unternehmertum, Maschinelles Lernen, Zeitreihenanalyse, Verhaltensökonomie.

Arbeitserfahrung

2022

2021

  • Data Science Praktikum bei der SBB, Energieabteilung, Apr. 2021 - Dez. 2021
    • Entwicklung eines Cloud-kompatiblen und modularen Python-Frameworks, das es dem SBB-Trading Desk ermöglicht - über eine API - Prognosen über zukünftige (stündliche) Energiepreise abzufragen. Die Vorhersagen wurden durch unser eigenes Zeitreihenmodell erstellt, das täglich mit den aktuellsten trainiert werden kann.
      • Phase 1: Aneignung von Expertenwissen durch die SBB-Stakeholder und verschiedene Studien, sowie das Erlernen vom Arbeiten in der SBB-Cloud-Umgebung (OpenShift).
      • Phase 2: Explorative Analyse unseres Datensatzes, um die Verlässlichkeit unserer Daten zu überprüfen.
      • Phase 3: Testen verschiedener Modellierungsstrategien, indem wir unsere Prognosemodelle statistisch verglichen.
      • Phase 4: Akribische Dokumentation der Projektergebnisse und -schritte.
    • Verwendete Technologien: Arbeiten mit Python in einer Zeitreihenumgebung unter Verwendung von Bibliotheken wie sktime oder prophet.
    • Versionierung der Dateien via Git & Bitbucket.

Datenanalysen

The 12.7 Million Dollar Question: What is the Effectiveness of Crime Prevention in New York City?
Unter Verwendung aggregierter monatlicher Kriminalitätsdaten finden wir, dass das $ 12,7 Mio. Programm die Waffenkriminalität in den behandelten Gebieten erfolgreich reduziert hat, insbesondere bei Personen unter 25 Jahren.

Predicting Football Matches with a Neural Network (mit L.M. Breitenmoser)
Mithilfe eines neuronalen Netzes versuchen wir, Spiele (Sieg, Unentschieden, Niederlage) in den vier größten europäischen Ligen der letzten 14 Saisons vorherzusagen. Mit Hilfe der Daten, die vor jedem Spiel verfügbar sind, können wir 54 Prozent aller Ergebnisse richtig vorhersagen.

France’s Economy during the Interwar Period
Ich habe empirisch untersucht, ob Frankreichs Wirtschaft während der großen Depression (1929) tatsächlich aufgrund der in der Literatur diskutierten möglichen makroökonomischen Ursachen zusammengebrochen ist.

An Empirical Analysis of the Formation of Sport Preferences in Switzerland; with a Focus on Inter- and Intragenerational Factors
Anhand von Discrete Choice Methoden & mittels K-Nearest Neighbour Matching habe ich die Sportpräferenzen der Menschen im Laufe ihres Lebens untersucht.

Professoren in der Westschweiz
Eine Analyse der Entwicklung der Universität Lausanne über einen Zeitraum von 114 Jahren (1800-1914).

Fähigkeiten

Computer

  • IDEs: VS Code, PyCharm, R
  • Programmierung: R, Python, Matlab
  • Design: LaTeX, Markdown, CSS
  • Cloud: Github, Bitbucket, VTX, HostPoint
  • Deployment: Netlify
  • Andere: Git, SQL, Unix, Docker

Sprachen

  • Deutsch (Muttersprache)
  • Französisch (Muttersprache)
  • Englisch (fliessend)
  • Italienisch (ausreichend für Gespräche)

Referenzen

  • T. Mayer, Audiophil-Dreams
  • N. Riahi & P. Wenk, SBB
  • R. Winkelmann, Universität Zürich
  • U. Woitek, Universität Zürich
  • D. Gassmann, Einführung ins Programmieren
  • Ebenso wie jede anonyme, großartige Person im Internet, von der ich gelernt habe!

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