Profilbild von Moritz Haeussler Data Engineer / Machine Learning Engineer aus NeuUlm

Moritz Häußler

verfügbar

Letztes Update: 20.02.2024

Data Engineer / Machine Learning Engineer

Abschluss: Master Informatik
Stunden-/Tagessatz: anzeigen
Sprachkenntnisse: deutsch (Muttersprache) | englisch (verhandlungssicher) | französisch (Grundkenntnisse) | spanisch (Grundkenntnisse)

Skills

Kurzprofil:
Seit mehr als 5 Jahren bin ich als Data Scientist & Data Engineer im universitären und industriellen Umfeld tätig. Zu meinen Projekterfahrungen zählen insbesondere die Planung und Implementierung cloud-basierter End-to-End Daten- und Machine Learning Pipelines. Des weiteren besitze ich fortgeschrittene Kenntnisse in der Recherche, Modellierung und zielgerichteten Evaluierung von forgeschrittenen Machine Learning Ansätzen wie Deep Learning sowie deren Live-Betrieb. Ich habe besondere Kenntnisse in der performanten Verarbeitung großer Mengen an Zeitreihendaten für die vorausschauende Fahrzeug- bzw. Maschinenwartung.

Toolstack (auswahl):
Python, Scikit-Learn, Spark (Pyspark), Tensorflow, Keras, Scipy, Numpy, Pandas, Koalas, Docker, Azure Databricks, Deltalake, DataFactory, Mlflow, Flask, Git, Azure DevOps, CosmosDB, Confluence, Plotly Dash, Jupyter, Java, C++, Andoid, Latex, Linux, MS Office: Excel, Powerpoint, Word.

Ich biete:
  • Explorative Datenanalyse
  • Requirements Engineering datengetriebener Produkte
  • Finden und Entwickeln von Usecase- sowie Businesscases für die datengetriebene Wertschöpfung
  • Recherche, Implementierung, Evaluierung und Qualitätssicherung von Machine Learning Modellen
  • Design und Implementierung von End-to-End Data- und Machinne Learning Pipelines
  • Projektplanung & Dokumentation
Arbeitsphilosophie:
Ich arbeite zuverlässig, gewissenhaft und präzise.
 

Projekthistorie

12/2022 - bis jetzt
Data Engineer
Auf Nachfrage (Architektur und Bauwesen, 250-500 Mitarbeiter)

  • Strategische Planung, Wartung und Betrieb bestehender Datenstrecken von Rohdatenbeständen bis hin zur Anzeige in Dashboards
  • Weiterentwicklung, Qualitätssicherung und Reimplementierung bestehender ETL-Strecken bezüglich Datenqualität
  • Erweiterung und Wartung von Datenbanken
  • Etablierung von DevOps und DataOps Workflows zur automatisierten Bereitstellung von Datenbanken und Software-Modulen sowie deren Implementierung und Inbetriebnahme
  • Schulung von Mitarbeitern und Knowledge Transfer
  • Wissenstransfer bzgl. CI/CD-Prinzipien und des generellen Umgangs mit Daten
  • Verschlankung bestehender Software Entwicklungs Prozesse
  • Verbesserung bzw. Redesign von Teilen der bestehnden Dateninfrastruktur
  • Unterstützung bei der strukturierten Abwägung strategischer Entscheidungen für zukünftige Software-Architekturen mit besonderem Fokus auf langfristige Stabilität, Wartbarkeit und laufende Qualitätssicherung

01/2023 - 03/2023
Data Scientist
Auf Nachfrage (Automobil und Fahrzeugbau, 1000-5000 Mitarbeiter)

  • Planung von Machine Learning Pipelines von Entwicklung bis hin zum Deployment auf Steuergeräten
  • Sicherstellung langfristiger Wartbarkeit
  • Beratung zur Implementierung von Qualitätssicherungsmechanismen
  • Sicherstellung der Modellqualität unter Berücksichtigung spezieller plattformbedingter Performance-Drifts
  • Exploration und Priorisierung von Modellierungsansätzen für die Entwicklung von Machine Learning Algorithmen zur vorausschauenden Wartung bzw. Verschleiß-Modellierung
  • Beratung bei der Planung von Big Data Architekturen

04/2022 - 06/2022
Senior Data Manager / Sterward
Auf Nachfrage (Industrie und Maschinenbau, >10.000 Mitarbeiter)

  • Data lineage automation
  • Implementation of data lineage automation solutions
  • Lean process management
  • Risk analysis
  • Projekt requirement analysis

01/2022 - 03/2022
Data Scientist / Data Engineer
Auf Nachfrage (Automobil und Fahrzeugbau, 1000-5000 Mitarbeiter)

  • Entwicklung von Machine Learning Ansätzen zur Präzisierung von Qualitätskontrollen in der Produktion
  • Implementierung von ETL Pipelines
  • Migration großer Sensordaten-Bestände aus einem Legacy-System in eine skalierbare Datenpipeline
  • Entwicklung von speziellen Evaluations Methoden zur Gütebewertung der entwickelten Machine Learning Modellen und deren Anwendung auf Felddaten
  • Usecase Entwicklung zur Datengetriebenen Wertschöpfung
  • Coaching

10/2021 - 12/2021
Machine Learning Engineer
Auf Nachfrage (Versicherungen, >10.000 Mitarbeiter)

  • Entwicklung von Machine Learning Modellen
  • Natural Language Processing
    • Name Entity Recognition
    • Word Concept Mining
  • Verbesserung von bestehenden Machine Learning Modellen
  • Migration of data to an Azure Cosmos-DB NoSQL Database
  • Evaluierung von Machine Learning Modellen
  • Machine learning operations

03/2021 - 09/2021
Data Scientist
Auf Nachfrage (Industrie und Maschinenbau, 50-250 Mitarbeiter)

  • Beratung und Entwicklung von Strategien zur Etablierung einer datengetriebenen Wertschöpfungskette
  • Planung einer langfristigen Dateninfrastruktur für Sensordaten
  • Erstellung dynamischer Visualisierungen
  • Erstellung von Konzepten zur Umsetzung zukünftiger Usecases
  • Erster Machbarkeitsstudien in Form von Prototypen
  • Entwicklung eines Machine Learning Algorithmus zur vollautomatischen Sensor-Lokalisierung basierend auf Bluetooth-Echo-Signaturen

01/2019 - 12/2020
Data Scientist / Machine Learning Engineer
Auf Nachfrage (Automobil und Fahrzeugbau, 1000-5000 Mitarbeiter)

  • Recherche, Implementierung und Evaluierung von Machine Learning Modellen
  • Konzeptionierung, Implementierung und Testing von Datenpipelines zur Aufbereitung und Nutzbarmachung von Datenquellen
  • Technische Planung, Entwicklung und Koordination von Machine Learning Projekten im Bereich der Prädiktiven Fahrzeugwartung
  • Inbetriebnahme bzw. Deployment von Machine Learning Modellen in Live-Systemen
  • Projekt- und Kundenakquise, Indentifikation von Use Cases, Aufwandschätzung und Angebotserstellung
  • Datenexploration und -Analyse, Projektdokumentation und Reporting
  • Kommunikation und Koordination von Schnittstellen in Projekten zwischen Auftraggebern, interen Teams und externen Dienstleistern
  • Durchführung von Fachvorträgen in Expertengremien

02/2018 - 11/2018
Data Scientist
Auf Nachfrage (Industrie und Maschinenbau, < 10 Mitarbeiter)

  • Aufbau einer Dateninfrastruktur zur Fernwartung von Reifensensordaten
  • Extraktion, Bereinigung und Aggregation von Sensordaten aus Legacy-Systemen
  • Überführung von Sensordaten in eine modernere Infrastruktur
  • Explorative Datenanalysen und statistische Ursachenforschung zu Sensorausfällen
  • Entwicklung eines Monitoring-Systems zur Überwachung von Reifenzuständen für verschiedene Stakeholder wie Flottenmanager oder Wartungstechniker

01/2018 - 03/2018
Data Analyst
Auf Nachfrage (Internet und Informationstechnologie, 10-50 Mitarbeiter)

  • Entwicklung einer prototypischen Datenpipeline zur Datenaufbereitung und Feature-Extraktion
  • Durchführung von Sanity-Checks
  • Analyse von Kundenpräferenzen
  • Customer-Segmentation
  • Vorhersage von Customer-Churn
  • Gezielte (datengetriebene) Unterstützung des Sales-Teams zur Kundenpflege

Reisebereitschaft

Weltweit verfügbar
Ich bin reisebereit. Für die meisten Tätigkeiten bevorzuge ich Remotarbeit und einee Auslastung von 80-100%.
Profilbild von Moritz Haeussler Data Engineer / Machine Learning Engineer aus NeuUlm Data Engineer / Machine Learning Engineer
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