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Durch meine Arbeit in interdisziplinären Teams habe ich Projekte in allen Phasen mittels problemorientierte und nutzerzentrierte Methoden begleitet und weiß somit, dass diese Herangehensweise sowie klare Kommunikation erheblich zum wirtschaftlichen Erfolg von Projekten beitragen. Im Zuge der Projektarbeit lernte ich in verschiedenen Führungspositionen mit unterschiedlichen Arbeitsumgebungen und interkulturellen Teamkonstellationen umzugehen.
Somit kann ich als Full Stack Data Scientist und AI Consultant ein komplettes Leistungsspektrum anbieten, das alle Phasen von digitalen Transformations- und Innovationsprojekten abdeckt. Im Detail biete ich:
- Beratung für Digitale Transformations- und Innovationsprojekte:
- Entwicklung und Spezifikation von Ideen und Use Cases für Innovationsprojekte mittels Methoden des problemorientierten und nutzerzentrierten Designs (u.a. Design Thinking)
- Planung und Konzeption von Projekten
- Machbarkeitsstudien / Prototyping
- Evaluierung von Projekten
- Daten-, Cluster und Zeitreihenanalyse
- Echtzeit-Datenstromanalyse
- Muster- und Anomalieerkennung, Vorhersage, Bilderkennung
- Signal- und Datenverarbeitung, Feature Engineering, ETL
- Daten- und Ergebnisvisualisierung
- Entwurf von Softwarearchitekturen und Entwicklung von Algorithmen
- Softwareentwicklung (Backend und Frontend)
- Workshops und Schulungen rund um das Thema künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Digitalisierung
Projekthistorie
- Analyse und Optimierung der Prozesse
- Technische Projektleitung
- Datenanalyse und -auswertung
- Projektleitung, Definition und Priorisierung der Aufgaben
- Optimierung der Modelle und Algorithmen
- Unterstützung des Teams bei den aktuellen Problemen
Methoden: Algorithmusentwicklung, Zeitreihenanalyse, Projektleitung
Technologien: Python- Portierung eines bestehenden Handelsroboter von LUA Skript nach MQL5 (MetaTrader 5 (MT5))
- Entwicklung und Optimierung eines Algorithmus für den Handel mit Währungen
- Implementierung und Test des Algorithmus
- Entwicklung einer Software zum Handel mit Währungen
Methoden: Algorithmusentwicklung, Zeitreihenanalyse
Technologien: Python, Web Sockets, JSONVerbundprojekt mit drei Industriepartnern am DAI-Labor
Thema: Konzeption, Planung, Entwicklung und Evaluierung einer Ring-basierten Interaktion für Augmented Reality (AR) Brillen in Smart Home Umgebungen
Aufgaben:
- Projektleitung und Unterstützung der Konsortialleitung
- Nutzerzentrierte Use Case Erstellung und Anforderungsanalyse
- Erstellung eines Interaktions- und Umsetzungskonzeptes
- Entwicklung und Evaluation einer Echtzeit-Prozesspipeline zum Detektieren und Erkennen von Fingergesten und Nutzer-Aktivitäten anhand von multivariaten Sensordaten
Methoden: Maschinelles Lernen, Zeitreihenanalyse, Echtzeit-Datenstromanalyse, Signalverarbeitung, nutzerzentrierte Entwicklung, Scrum
Technologien: Python, Keras, Tensorflow, Scikit-learn, ROS, HTML, JavaScript, REST, MQTT, Web Sockets, JSON, XML, Git, MindMap, MockUps, IoTForschungsprojekt am DAI-Labor
Thema: Konzeption, Planung, Entwicklung und Evaluierung eines Ring-basierten Interaktionsgerätes für Mehrfingergestenerkennung
Aufgaben:
- Projektleitung
- Nutzerzentrierte Use Case Erstellung und Anforderungsanalyse
- Entwicklung eines Wearables in Form eines Rings, welches mittels elektrischer Felder Fingerbewegungen mehrerer Finger erfassen kann
- Begleitung der Hardwareentwicklung und Firmware-Entwicklung
- Entwicklung von Treibern in Java, Python und für Android
- Erstellung eines Interaktions- und Umsetzungskonzeptes im Kontext von IoT
- Umsetzung eines Echtzeit-Fingertracking-Algorithmus, der 4 Sensordaten auf die 15 Fingerwinkel der Hand abbildet
- Entwicklung und Evaluation einer Echtzeit-Prozesspipeline zum Detektieren und Erkennen von Fingergesten und Nutzer-Aktivitäten anhand von multivariaten Sensordaten
- Umsetzung von diversen Demonstratoren
Methoden: Maschinelles Lernen, Deep Learning, Zeitreihenanalyse, Echtzeit-Datenstromanalyse, Signalverarbeitung, nutzerzentrierte Entwicklung, Scrum
Technologien: Python, Keras, Tensorflow, Scikit-learn, Java, Weka, DL4J, Matlab, C++, Bluetooth, Leap Motion SDK, ROS, REST, Web Sockets, JSON, XML, Git, IoT
Dronenprojekt mit der Polizei Brandenburg
Thema: Entwicklung einer Plattform zur Indoor-Lageerkundung für Spezialeinheiten mit Drohnen
Aufgaben:
- Entwicklung einer Echtzeit-Prozesspipeline zum Detektieren und Erkennen von Gesten-basierten Steuerungskommandos für autonom operierende Drohnen anhand von multivariaten Sensordaten
- Entwicklung einer Drohnen-Simulationsumgebung mit ROS
Methoden: Maschinelles Lernen, Zeitreihenanalyse, Echtzeit-Datenstromanalyse, Signalverarbeitung
Technologien: Python, Keras, Tensorflow, ROS
Verbundprojekt mit einem europäischen Industriepartner
Thema: Konzeption und Entwicklung eines visuellen Analysetools zur Aggregation von elektrischen Fahrzeugflotten
Aufgaben:
- Bewertung der Datenqualität und Anomalie-Erkennung
- Entwicklung eines Algorithmus zur Bestimmung der Flexibilität von elektrischen Fahrzeugflotten mittels statistischen Methoden
- Entwicklung von Prognosemodellen
- Konzeption und Umsetzung eines Web-basierten Dashboards (Backen und Frontend) zur Analyse der Flexibilität von elektrischen Fahrzeugflotten
Methoden: Statistische Verfahren, Zeitreihenanalyse, Prognose, nutzerzentrierte Entwicklung, Scrum
Technologien: Python, Java, Java Spring, MariaDB, HTML, JavaScript, PHP, Docker, Git
Kundenprojekt für einen deutschen Automobilhersteller
Thema: Unüberwachte Clusteranalyse und Erkennung von Fahrsituationen anhand von Motorsensordaten
Aufgaben:
- Entwicklung eines Algorithmus zur Erkennung von wiederkehrenden Mustern in multivariaten Zeitreihen
- Clusteranalyse von multivariaten Zeitreihen
Methoden: Maschinelles Lernen, Zeitreihenanalyse, Clusteranalyse
Technologien: Python, Matlab, Git
Reisebereitschaft
Sonstige Angaben
Youtube - Video
Diverse Projektvideos |