Data Scientist & ML-Engineer | Software Entwickler | Python

Langjährige Erfahrung in der Entwicklung von Software in Industrie & Forschung mit Fokus auf die neuesten KI & Data Science Methoden

KI & Data Science

• Maschinelles Lernen, Deep Learning, Supervised Learning, Unsupervised Learning, Reinforcement Learning, Large Language Models (LLMs), Generative AI, RAGs, Knowledge Graphs
• Klassische Machine Learning (ML) Methoden: Decision Trees, Random Forest, SVMs, XGBoost, Principle Component Analysis (PCA)
• ML Toolkits: Pandas, PyTorch, Numpy, Scikit-Learn, MLflow, Tensorflow

Programmiersprachen
Python, Java, JavaScript, HTML, CSS, Flutter / Dart

Full-Stack Entwicklung & Frameworks
Django, React, FastAPI, Flask

Softwareentwicklung
Git, Gitlab, Github, VSCode, CI/CD, Test Driven Development

Datenvisualisierung
Seaborn, Matplotlib, Plotly, Microsoft Power BI, Erstellung von Dashboards

Projektmanagement
GPM Projektmanagement Zertifizierung, mehrjährige Erfahrung in der Leitung und Koordination von Entwicklungsprojekten, Agile Methoden, Scrum, Kanban, Jira, Confluence, DevOps, MLOps, UML, Product Owner, Anforderungsmanagement

Umgebungen
Linux, Windows, Docker, Podman, Kubernetes, AWS, Azure, Google Cloud, Jupyter Notebook

Wissenschaftliche Forschung im KI Bereich
(Co-)Autor von 30+ wissenschaftlichen Publikationen in namhaften Journals und Konferenzen wie Interspeech, ICASSP, Cell Patterns oder IEEE Transactions on Affective Computing