Prof. Dr. Malte Prieß
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Akademische Ausbildung:
Okt. 2008 – Feb. 2012
Christian-Albrechts-Universität zu Kiel (Institut für Informatik),
Promotion zum Dr. rer. nat. (magna cum laude)
Okt. 2002 – Nov. 2007
Leibniz Universität Hannover (Max-Planck-Institut für Gravitationsphysik),
Dipl. Phys. (mit Auszeichnung)
Feb. 2005 – Juli 2005
Universidad de La Laguna, Teneriffa/Spanien,
Studienaufenthalt, gefördert vom DAAD
Okt. 2001 – Sept. 2002
Beuth Hochschule für Technik Berlin
Studium der Technischen Informatik
1993 – 2000
Dreilinden-Oberschule, Berlin-Zehlendorf Abitur
Berufliche Tätigkeit:
Seit April 2018
Duale Hochschule Schleswig-Holstein, Dekan Wirtschaftsinformatik
April 2016 - März Berufsakademie der Wirtschaftsakademie Schleswig-Holstein GmbH, Fachbereichsleitung Wirtschaftsinformatik
Feb. 2015 – März 2016 und Mai 2013 – März 2014
d-fine GmbH
Unternehmensberater (Einsatzorte: Deutschland, Italien, Frankreich)
April 2014 – Jan. 2015
Lehrtätigkeit an verschiedenen Schulen, Kiel und Hamburg
Mai 2012 – Apr. 2013
Helmholtz-Zentrum für Meeresforschung Kiel (GEOMAR), Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Juni 2010 – Apr. 2013
Engineering Optimization & Modeling Center, Universität Reykjavik/Island, Forschungsaufenthalte und Gastvorträge
Juli 2009
McKinsey&Company, Frankfurt am Main, Business Technology Seminar ”BTO Inside“
Okt. 2008 – Feb. 2012
Exzellenzcluster ”Ozean der Zukunft“, Institut für Informatik, CAU zu Kiel, Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Feb. 2008 – Sept. 2008
Leibniz-Institut für Meeresforschung Kiel (IFM-GEOMAR), Wissenschaftlicher Mitarbeiter
März 2007
California Institute of Technology (CALTECH), Pasadena/USA, Forschungsaufenthalt
Publikationen
Artikel in Fachzeitschriften (peer-reviewed)
Prieß, M., Koziel, S., Slawig, T., 2013: Marine Ecosystem Model Calibration with Real Data Using Enhanced Surrogate-Based Optimization. Journal of Computational Science 4 (5), 423–437
Prieß M., Piwonski J., Koziel S., Oschlies A., Slawig T., 2013: Accelerated Parameter Identification in a 3D Marine Ecosystem Model Using Surrogate-Based Optimization. Ocean Modelling 68, 22–36
Prieß, M., Koziel, S., Slawig, T., 2013: Marine Ecosystem Model Calibration through Enhanced Surrogate-Based Optimization, in: Pina, N., Kacprzyk, J., Filipe, J. (Eds.), Simulation and Modeling Methodologies, Technologies and Applications. Springer: Berlin, Heidelberg. Advances in Intelligent Systems and Computing 197, Part 2, 193–208
Prieß M., Piwonski J., Koziel S., Slawig T., 2012: Parameter Identification in Climate Models Using Surrogate-Based Optimization. Journal of Computational Methods in Science and Engineering 12, 47–62
Prieß, M., Slawig, T., 2012: Aggressive Space Mapping for the Optimization of a Marine Ecosystem Model. International Journal of Mathematical Modeling and Numerical Optimization 3, 98–116
Prieß, M., Koziel, S., Slawig, T., 2011: Surrogate-Based Optimization of Climate Model Parameters Using Response Correction. Journal of Computational Science 2, 335–344
Harms J., Mahrdt C., Otto M., Prieß M., Danzmann K., 2008: Subtraction-Noise Projection in Gravitational-Wave Detector Networks. Physical Review D 77 (12)
Buchbeiträge, Konferenzartikel
Prieß, M., 2012: Surrogate-Based Optimization for Marine Ecosystem Models. Doktorarbeit. Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät, Christian-Albrechts-Universität zu Kiel, Institut für Informatik. http://eldiss.uni-kiel.de/macau/receive/dissertation diss 00007782.
Prieß, M., Koziel, S., Slawig, T., 2011: Improved Surrogate-Based Optimization of Climate Model Parameters Using Response Correction. Conference Proceedings, Int. Conf. Simulation and Modeling Methodologies, Technologies and Appl., SIMULTECH 2011, Noordwijkerhout, The Netherlands, July 29–31, 449–457 (selected for publication in Advances in Intelligent Systems and Computing, Springer: Berlin, Heidelberg)
Prieß M., Slawig T., 2010: Surrogate-Based Optimization of Biogeochemical Transport Models. Proceedings of the 8th International Conference of Numerical Analysis and Applied Mathematics, September 2010, AIP Conference Proceedings. Mathematical and Statistical Physics 1281, 612–616
