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.