Dr. Shao Jü Woo

Dozent für Informatik und Data Science
Shao Jü Woo

Kompetenzen

  • Data Science / Machine Learning
  • Big Data Analytics
  • Cloud Computing
  • Quantitative Finance
  • Algorithmic Trading / Asset Allocation-Modelling / Portfolio Optimization / Risk Management / Hedge Fund Strategies
  • Robotik
  • Regelungstechnik
  • Nanotechnologie
  • Berührungsfreie magnetische und elektrostatische Lagerungen
+41 81 755 33 72
E-Mail

Shao Jü Woo studierte Maschinenbau an der Hochschule Rotterdam, der Technischen Universität Delft und der ETH Zürich. Er promovierte über berührungsfreie Lagerung und Transport von Halbleiter- und dielektrischen Materialien auf Basis elektrischer Felder. Ausserdem hat er sich später am International Center for Financial Asset Management and Engineering (FAME) in Quantitative Finance weitergebildet.

Seine berufliche Laufbahn begann er 1994 als Staff Research Scientist im Higuchi Ultimate Mechatronics Project der KAST in Japan, wo er neuartige und innovative Levitations-Technologien für die berührungsfreie Lagerung und den Transport von u.a. Silizium-Wafern und dünnen Glassubstraten entwickelte. Anfang 1998, kehrte er an die ETH Zürich zurück, wo er der neu gegründeten Nanotechnologie Gruppe am Institut für Robotik beitrat und sich mit der dielektrophoretischen Manipulation von Nanopartikeln unter Verwendung von hochfrequenten elektrischen Feldern befasste.  Danach wechselte er als R&D Ingenieur zu ESEC SA in Cham.  Als Mitglied des Kernteams war er dort hauptverantwortlich für die Entwicklung der hybriden Positions- und Kraftregelung für eine neue Generation von innovativen Ultrahochleistungs-Wire-Bonder-Robotern für die Halbleiter-Industrie.

Ab 2002 war Dr. Woo 14 Jahre lang als Quantitative Analyst in der Hedge Fund Industrie tätig - zuerst im Angestelltenverhältnis bei mehreren Hedge Funds und später als selbständiger Geschäftsinhaber und Berater. Seine Haupttätigkeiten bestanden vor allem darin, quantitative Trading-Algorithmen & -Strategien, Portfolio-Optimierungsmodelle und Asset-Allocation-Modelle zu entwickeln und zu implementieren – u.a. mit intensivem Einsatz von Data Science & Machine Learning. Die daraus entstandenen Fonds wurden von ihm teilweise als Quantitative-Portfolio-Manager aktiv gemanaged bzw. getradet. 

Da ihn die Themen Digitalisierung der Gesellschaft und Big Data Analytics als disruptive Kraft enorm interessieren, wechselte er 2016 als Principal zu der globalen Beratungsfirma Accenture. Dort war er in der Big Data Analytics Capability mit Fokus insbesondere auf Data Science / Machine Learning und Big Data Technologien tätig. Seit April 2019 ist Dr. Woo als Dozent am Institut für Computational Engineering (ICE) an der NTB tätig.  Dr. Woo hält verschiedene Patente und hat mehrere wissenschaftliche Publikationen veröffentlicht.

Kurse

  • Grundlagen Informatik (IIW_In, Herbstsemester 2019)
  • Projekt Cloud Computing (InI_III_P, Herbstsemester 2019)

Laufbahn

Seit 2019  NTB Buchs, Dozent für Informatik
2016-2018 Principal, Big Data Analytics Capability, Applied Intelligence, Accenture
2010-2015   Managing Principal, QuantLogix GmbH, Küsnacht ZH
2010-2012 Co-Founder & Partner, Naisscent Capital, Winterthur
2009-2010 Senior Front Office Quant, Active Alpha, Pfäffikon SZ
2005-2009  Vice President - Quant Research, Horizon21 Alternative Investments, Pfäffikon SZ
2002-2005  Quantitative Analyst, BT&T / Mperical Asset Management, Zürich
1999-2001 Controls & Signal Processing R&D Engineer, Wire Bonder Unit, ESEC SA, Cham
1998-1999 Wissenschaftlicher Assistent / Doktorand, Nanotechnologie Gruppe, Institut für Robotik, ETH Zürich
1994-1998 Staff Research Scientist, Higuchi Ultimate Mechatronics Project, Kanagawa Academy of Science and Technology (KAST) / University of Tokyo, Japan
1984-1994 Studium Maschinenbau, Hogeschool Rotterdam, TU Delft und ETH Zürich

Publikationen

Ausgewählte Publikationen:

  • H. Bleuler, C. Gähler, R. Herzog, R. Larsonneur, T. Mizuno, R. Siegwart, and S. J. Woo, “Application of Digital Signal Processors for Industrial Magnetic Bearings”, IEEE Trans. Control Syst. Technol., Vol. 2, pp. 280-290, 1994.
  • S. J. Woo, J. U. Jeon, and T. Higuchi, “A Simple and Cost-effective Electrostatic Levitator for Disk-Shaped Objects”, in Proc. IEEE/ASME Int’l. Conf. Advanced Intelligent Mechatronics, Tokyo, Japan, June 1997.
  • J. U. Jeon, S. J. Woo, and T. Higuchi, “Variable-Capacitance Motors with Electrostatic Suspension”, Sensors and Actuators A: Physical, Vol. 75, No. 3, pp. 289-297, 1999.
  • U. Ramseier, D. Grieger, and S. J. Woo, “Implementing ILS in a diversified pension fund portfolio”, in Converging Capital and Insurance Markets - Industry Perspectives, publisher: University of St.Gallen Press, 2009.
  • S. J. Woo and T. Higuchi, “Electric Field and Force Modeling for Electrostatic Levitation of Lossy Dielectric Plates”, Journal of Applied Physics, Vol. 108, No. 10, 2010.
  • T. T. Le, J. U. Jeon, S. J. Woo, and T. Higuchi, “An Electrostatic Suspension System using Piezoelectric Actuators”, Smart Materials and Structures, Vol. 21, No. 2, 2012.

Link zur vollständigen Publikationsliste

Institut

ICE

Das Institut für Computational Engineering ICE sieht seine Aufgabe darin, anspruchsvollen Herausforderungen in Technik und Wirtschaft durch die Anwendung moderner Verfahren im Bereich der Simulation und Datenanalyse zu begegnen, die Verfahren durch innovative Anstösse zu verbessern und nutzbar zu machen, um sie gemeinsam mit Partnern aus der Industrie, Wirtschaft und Verwaltung nutzbar zu machen. Mathematiker, Physiker und Ingenieure arbeiten gemeinsam mit Ihnen an der Lösung Ihrer Aufgaben.