freiberufler Experte für Data Science, Numerik und Physik in Python und C++ auf freelance.de

Experte für Data Science, Numerik und Physik in Python und C++

zuletzt online vor wenigen Tagen
  • 100‐140€/Stunde
  • 91058 Erlangen
  • Weltweit
  • de  |  en
  • 29.11.2023

Kurzvorstellung

Die Algorithmus Schmiede übernimmt Forschungs- und Entwicklungsaufgaben im Bereich Data Science, Numerik, Physik, Mathematik und Statistik für unsere Kunden im DACH-Raum.

Auszug Referenzen (2)

"Herausragende Arbeit, übertraf alle Erwartungen. Jederzeit wieder!"
Mitarbeiterbefragung
Kundenname anonymisiert
Tätigkeitszeitraum

1/2018 – 5/2018

Tätigkeitsbeschreibung

Durchführung einer Mitarbeiterbefragung:
- Konzeptionieren des Fragebogen
- Durchführung der Befragung
- Betreuung während der Befragung
- Zwischenauswertung
- Präsentation der Ergebnisse
- 2te Befragung zur Verifikation der Ergebnisse und Handlungsempfehlungen

Eingesetzte Qualifikationen

Datenanalyse, Datenschutz, Latex, Python, Mitarbeiterbeteiligung, Projektmanagement - Angebotsmanagement, Projektmanagement - Kommunikation

"Die eingereichten Ergebnisse wurden äußerst sorgfältig und zu unserer vollsten Zufriedenheit erarbeitet. Wir bedanken uns herzlich!"
Projektleitung Mitarbeiterbefragung
Kundenname anonymisiert
Tätigkeitszeitraum

7/2014 – 11/2014

Tätigkeitsbeschreibung

Strukturierung, Koordination, Durchführung, Auswertung, Dokumentation einer Mitarbeiterbefragung

Eingesetzte Qualifikationen

Statistiken, Datenanalyse, Python, Mitarbeiterbeteiligung, Projektmanagement

Qualifikationen

  • Datenanalyse
  • Kundenbefragung
  • Kununu
  • Latex
  • Mitarbeiterbefragung
  • Personalentwicklung
  • Personalmarketing
  • Python2 J.
  • Umfragen
  • Unternehmenskommunikation

Projekt‐ & Berufserfahrung

Python Entwickler: Numerik, Graphen, Flächenoptimierung
GS Agrar Software GmbH, Pinzberg, Erlangen
3/2021 – 7/2021 (5 Monate)
IT & Entwicklung
Tätigkeitszeitraum

3/2021 – 7/2021

Tätigkeitsbeschreibung

Entwicklung eines Verfahrens zur Optimierung von landwirtschaftlichen Flächen und Implementierung als RESTful-API auf Amazon Web Services.

Inhalt
• Sammlung und Gewichtung von Anforderungskriterien
• Finden einer geeigneten mathematische Beschreibung und numerische Problemmodellierung
• Entwicklung eines mehrstufigen hochperformanten Optimierungsverfahren

Vorgehen
• Regelmäßige Rücksprache mit Frontend Entwickler
• Fixing von Bugs und Aufnahme in die Testfallbibliothek
• Aufbau eines geeigneten Virtual Environments ohne Versionskonflikte der verwendeten Bibliotheken

Implementierte Algorithmen
• Modifizierung des Dijkstra Algorithmus
• Metropolis-Hastings Algorithmus
• Verschiedene Geometrieoperationen zu: Schnittpunkten, Polygonen
• Faktorzerlegung unter Nebenbedingungen
• Minimal Counterclockwise Closed Loop Verfahren
• Distanzen zwischen GPS-Koordinaten

Python
• Python
• Numpy
• Matplotlib
• Graphtool
• Networkx
• Requests
• Json

Tools / Environments
• Git
• Docker
• AWS Lambda
• AWS API Gateway
• AWS RDS
• mySQL

Verwendete Algorithmen

Graphen
• Dijkstra
• Connected-component labeling

Numerik
• Shoelace formula

Eingesetzte Qualifikationen

Amazon Web Services (AWS), Cloud Computing, Mathematik, Numerische Steuerung, Python, SQL

Algorithmus Entwickler
Heidelberger Druckmaschinen AG, Erlangen
2/2020 – 12/2021 (1 Jahr, 11 Monate)
Fertigungsindustrie
Tätigkeitszeitraum

2/2020 – 12/2021

Tätigkeitsbeschreibung

Im Zuge eines Forschungs- und Entwicklungsprojekts wurde eine neue Art von Messsystem in den Druckprozess integriert. Ziel des Projektes war es, die neuen Daten zu nutzen, um die Effizienz (Verfügbarkeit, Produktionsgeschwindigkeit) der Produktionsanlage zu steigern, sowie die benötigten Ressourcen (Farbe, Energie, Papier, Arbeitszeit) zu reduzieren.
Die Algorithmus Schmiede wurde beauftragt, auf Basis der neu verfügbaren Daten den Automatisierungsgrad im Druckprozess weiter zu steigern. Hierzu sollten Programmcodes in Python und C++ geschrieben werden, die Routinen aus dem Bereich Computer Vision mit Algorithmen aus dem Bereich Regelungstechnik verknüpfen. Mit Methoden aus den Bereichen Datenanalyse, Modellbildung und Data Science sollte ein mathematisches Modell zur Simulation des Druckprozesses entwickelt werden. Ergänzend sollten physikalische Experimente und weitere Maßnahmen (z.B. Vorschlag ergänzender Sensorik, Anpassungen im Produktionsablauf) entwickelt werden, um die Modellparameter festzulegen und das statistische Toleranzmodell an den relevanten Stellen zu verfeinern.


-Hyperlink entfernt-

Eingesetzte Qualifikationen

C++, Data Science, k-Means-Algorithmus, Mathematik, Open Database Connectivity, Opencv, Physik, Python

Mitarbeiterbefragung
JMS Augsburg, Augsburg
1/2018 – 5/2018 (5 Monate)
Dienstleistungsbranche
Tätigkeitszeitraum

1/2018 – 5/2018

Tätigkeitsbeschreibung

Durchführung einer Mitarbeiterbefragung:
- Konzeptionieren des Fragebogen
- Durchführung der Befragung
- Betreuung während der Befragung
- Zwischenauswertung
- Präsentation der Ergebnisse
- 2te Befragung zur Verifikation der Ergebnisse und Handlungsempfehlungen

Eingesetzte Qualifikationen

Datenanalyse, Datenschutz, Latex, Python, Mitarbeiterbeteiligung, Projektmanagement - Angebotsmanagement, Projektmanagement - Kommunikation

Projektleitung Mitarbeiterbefragung
Kundenname anonymisiert, Augsburg
7/2014 – 11/2014 (5 Monate)
High-Tech- und Elektroindustrie
Tätigkeitszeitraum

7/2014 – 11/2014

Tätigkeitsbeschreibung

Strukturierung, Koordination, Durchführung, Auswertung, Dokumentation einer Mitarbeiterbefragung

Eingesetzte Qualifikationen

Statistiken, Datenanalyse, Python, Mitarbeiterbeteiligung, Projektmanagement

Ausbildung

Theoretische Physik
Promotion
2018
Augsburg

Über mich

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Unsere Expertise ist die Verschmelzung von Data Science, Numerik und Physik. Unsere Codes programmieren wir in Python, C++ und Fortran. Im Folgenden bekommen Sie einen Überblick über die bedienten Themenfelder, die eingesetzten Methoden und die verwendeten Programmiersprachen.

Python: 10 Jahre
• Fokus auf numerische Simulationen
• Nutzung seit 2012, Hauptsprache seit 2015
• Entwicklung von kurzlebigen Analyseskripten und von langlebigen, wartbaren Programmen
• Objektorientierter Programmierstil
• Coding Standard: PEP 8
• Einbinden von selbst entwickelten .dll/.so Dateien für performance-relevante Funktionalitäten
• Arbeit mit Virtual Environments

Bibliotheken
• NumPy: 10 Jahre
• Matplotlib: 8 Jahre
• Scipy: 8 Jahre
• Pandas: 4 Jahre
• OpenCV: 2 Jahre
• Sklearn: 6 Monate
• Graphtool: 3 Monate
• Networkx: 3 Monate
• Multiprocessing: 3 Jahre
• cProfile: 2 Jahre
• Ctypes: 1 Jahr
• Unittest: 2 Jahre
• Pytest: 3 Monate
• Requests: 6 Monate
• BeatifulSoup: 6 Monate
• Re: 6 Monate
• Json: 3 Monate
• Qt: 6 Monate
• SQLite: 2 Monate
• SvgWrite: 2 Monate
• SymPy: 2 Monate
• Pyx: 2 Jahre

Projekte
• 2020-21, Druckmaschinenhersteller, Entwicklung von Vorhersagemodell zu Druckmaschinen
• 2021, GS Agrar Software: Optimierung von landwirtschaftlichen Flächen und Role-Out auf AWS
• 2019, Dentsply Sirona: Qualitätsanalyse von Röntgenbildern
• 2018-19, auXolutions: Framework für automatisierte Auswertung von Umfragen
• 2014-18, Promotion: Numerik für Physikalisches Experiment
• 2015-16, Zeugnisprogramm-Zeugnisgenerator: Zeugnissoftware in Qt
• 2012-13, Masterarbeit: Python Nutzung für Plotting

C/C++: 4 Jahre
• Entwicklung hochperformanter Numerik-Anwendungen
C++17 Standard
• Export von .dll/.so Dateien zur Nutzung mit Python
• Cross-Compiling von DLLs für Windows unter Linux

Bibliotheken
• OpenCV: 2 Jahre
• MatplotlibCpp: 2 Jahre
• Algorithm: 2 Jahre
• Fstream: 2 Jahre
• MPI: 2 Jahre
• ODBC: 1 Jahr
• Lapack: 2 Jahre
• Blas: 2 Jahre
• GSL: 6 Monate

Tools:
• g++: 4 Jahre
• Make: 4 Jahre
• Git: 2 Jahre
• MinGW: 2 Jahre
• CMake: 2 Monate
• Bash: 10 Jahre

Projekte
• 2020-21, Druckmaschinenhersteller: Entwicklung von Vorhersagemodell zu Druckmaschinen
• 2015, privates Projekt - Looping Louie: Steuerungssoftware für Arduino Nano
• 2012-13, Masterarbeit: Implementierung von Monte-Carlo Simulation in Selbstkonsistenzschleife
• 2008, Vorlesung Informatik 1: Programmieren in C

Weitere Kenntnisse

Datenbanken: SQL, MS SQL Server Express, AWS RDS, ODBC (via Python und C++), Python: SQLite

Naturwissenschaften: Mathematik, Physik, Numerik, Data Science, Machine Learning

Tools: Excel, VBA, Python (Numpy, Qt, Pandas), Fortran, C/C++, MPI, Bash, Makefile, Batch
Hardware: Cluster, Linux, HPC, AWS

Algorithmen: Monte Carlo, Machine Learning, Künstliche Intelligenz, Selbst-Konsistenz, Numerik, Lapack, BLAS

Persönliche Daten

Sprache
  • Deutsch (Muttersprache)
  • Englisch (Fließend)
Reisebereitschaft
Weltweit
Arbeitserlaubnis
  • Europäische Union
Home-Office
bevorzugt
Profilaufrufe
2210
Alter
36
Berufserfahrung
10 Jahre und 2 Monate (seit 09/2014)

Kontaktdaten

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