Berater für Cloud-Technologien, künstliche Intelligenz und Big Data
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- 20.06.2024
Kurzvorstellung
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11/2015 – 1/2019
Tätigkeitsbeschreibung
Projektbeschreibung/Aufgabenschwerpunkte:
Transformation von Procurement-Daten von on Premise in Cloud-Lösungen
o Weg von der Lösung „Ein Kunde – Ein Server“ zur AWS Cloud, Evaluierung der besten Cloud-Lösung, Versions- und Programmübergreifende Datentransformation
Auswertungen im Terrabyte-Bereich von Belegen für Kunden in weicher Echtzeit (API)
o Für Kunden interessante Erkenntnisse wurden per API abrufbar um in ein Frontend eingebettet zu werden, Services auf AWS Elastic Beanstalk
Machine-Learning zur Datenklassifikation und Vorhersage
o AWS Machine Learning zum erhöhen der Datenqualität und Clustering
o Vorhersage des Kauf- und Preisverhaltens
Eingesetzte Technologien/Produkte/Tools/Methodiken:
Java, Amazon AWS, Google Cloud, Azure, HunterIo, AWS Machine Learning, Elastic Stack, S3, EC2, Google SDK (Maps, Translate), AWS Translate, Scrum, Jira, Confluence, Microservices
Continuous Delivery, DevOps (allg.), Maschinelles Lernen, Confluence, Scrum, Java (allg.), Jira, Google Cloud, Amazon Web Services (AWS)
Qualifikationen
Projekt‐ & Berufserfahrung
9/2023 – offen
Tätigkeitsbeschreibung
● Development of an GenAI Model with satellite data and generated prompts
● Parameter efficient fine tuning (PEFT) using LoRA
● Prompt engineering, Program-aided language Models (PAL), ReAct
● Reinforced learning from human feedback (RLHF)
Generative KI
5/2022 – offen
Tätigkeitsbeschreibung
● Entwicklung neuer KI-Modelle im Industriebereich
● Inbetriebnahme und Betreuung von von ML-Modellen
● Deployment von Edge-Modellen im Industrieumfeld
Eingesetzte Technologien/Produkte/Tools/Methodiken:
• AWS Cloud, Python, TensorFlow, IoT, Omniverse, Embedded Systems, ElasticSearch,
MQTT, AWS IoT
Amazon Web Services (AWS), Embedded Entwicklung / hardwarenahe Entwicklung, Embedded Systems, Git, Internet of Things (IoT), Python
11/2021 – 4/2022
Tätigkeitsbeschreibung
Projektbeschreibung/Aufgabenschwerpunkte:
● Betreuung vom Produktiveinsatz eines KI-Systems für Forecasting / Prognose
● Entwicklung von Timeseries-Forecasting Algorithmen
● Analyse und Benchmark von verschiedenen Algorithmen
Eingesetzte Technologien/Produkte/Tools/Methodiken:
• Google Cloud Platform, Python, PyTorch, TensorFlow, PyTorch Forecasting, InterpretML,
CatBoost, VertexAi
Git, Google Cloud, Pytorch
5/2021 – 10/2021
TätigkeitsbeschreibungGoogle Cloud Platform, Python, ML Flow, Apache Airflow, Kubernetes, Docker, Apache Spark, PyTorch, VertexAi, Kubeflow
Eingesetzte QualifikationenMaschinelles Lernen, Pytorch
7/2020 – 9/2020
Tätigkeitsbeschreibung
Konzeptionierung der Cloud-Landschaft für das neu gegründete Start-up „Smart“
● Beratung für Multicloud-Lösung für internationales Produktrelase
● Technologische Orchestrierung von Lösungen mit Mutterkonzernen (Daimler, Geely)
Amazon Web Services (AWS), Google Cloud
12/2019 – 7/2021
TätigkeitsbeschreibungArchitektur und Umsetzung eines Python-basierten Backends yur Erfassung und Verarbeitung von IoT-Daten im Medizinbereich in AWS als FaaS, incl. CICD und Dev-Ops Tätigkeiten.
Eingesetzte QualifikationenAmazon Web Services (AWS), Python
2/2019 – 11/2019
Tätigkeitsbeschreibung
Auswertung von Big Data zur Preis- und Lieferantenoptimierung
o Umzug des Datenservers von EC2 auf AWS Elasticsearch Service
Anreichern von vorhandenen Bestelldaten mit externen Datenquellen
o Informationen zu standardisierten Warengruppen, Kontaktinformationen zu Entscheidungsträgern, etc.
Eingesetzte Technologien/Produkte/Tools/Methodiken:
Java, AWS (EC2, S3, Elasticsearch Service, Elsatic Beanstalk, CodePipeline, CodeCommit….), ElasticSearch Data Science, Machine Learning…
Java (allg.), Spring Framework, Cloud (allg.), Cloud Computing, Amazon Web Services (AWS)
11/2015 – 1/2019
Tätigkeitsbeschreibung
Projektbeschreibung/Aufgabenschwerpunkte:
Transformation von Procurement-Daten von on Premise in Cloud-Lösungen
o Weg von der Lösung „Ein Kunde – Ein Server“ zur AWS Cloud, Evaluierung der besten Cloud-Lösung, Versions- und Programmübergreifende Datentransformation
Auswertungen im Terrabyte-Bereich von Belegen für Kunden in weicher Echtzeit (API)
o Für Kunden interessante Erkenntnisse wurden per API abrufbar um in ein Frontend eingebettet zu werden, Services auf AWS Elastic Beanstalk
Machine-Learning zur Datenklassifikation und Vorhersage
o AWS Machine Learning zum erhöhen der Datenqualität und Clustering
o Vorhersage des Kauf- und Preisverhaltens
Eingesetzte Technologien/Produkte/Tools/Methodiken:
Java, Amazon AWS, Google Cloud, Azure, HunterIo, AWS Machine Learning, Elastic Stack, S3, EC2, Google SDK (Maps, Translate), AWS Translate, Scrum, Jira, Confluence, Microservices
Continuous Delivery, DevOps (allg.), Maschinelles Lernen, Confluence, Scrum, Java (allg.), Jira, Google Cloud, Amazon Web Services (AWS)
2/2014 – 2/2015
Tätigkeitsbeschreibung
Projektbeschreibung/Aufgabenschwerpunkte:
Entwicklung des Kern-Algorithmus für einen aus Fehlern selbstlernenden, intelligenten Softwareassistenten (vgl. Siri, Alexa)
o Entwicklung und Implementierung des Algorithmus auf Basis von Erkenntnissen aus der Psychologie (Skinner)
Eingesetzte Technologien/Produkte/Tools/Methodiken:
Java, Android Studio SDK, Machine Learning
Maschinelles Lernen, Android Entwicklung, Java (allg.), Amazon Web Services (AWS)
3/2010 – 10/2010
Tätigkeitsbeschreibung
Projektbeschreibung/Aufgabenschwerpunkte:
Entwicklung und Implementierung für die präventive Diagnose von Turbinen in weicher Echtzeit mittels Sensordaten und semantischem Model
Eingesetzte Technologien/Produkte/Tools/Methodiken:
Java, IoT, Semantic Web
Embedded Entwicklung / hardwarenahe Entwicklung, Embedded Linux, Embedded Systems, Semantic Segmentation, Java (allg.), Internet of Things (IoT)
11/2007 – 4/2010
Tätigkeitsbeschreibung
Projektbeschreibung/Aufgabenschwerpunkte:
Implementierung eines intelligenten Strom-Agenten für SmartGrid
Entwicklung eines semantischen Produktgedächtnis
Embedded Entwicklung / hardwarenahe Entwicklung, Embedded Linux, Embedded Systems, C++, Internet of Things (IoT)
Zertifikate
Ausbildung
TU München
Über mich
Als Berater für Cloud-Dienstleistungen, Big-Data und künstliche Intelligenz begleite ich Firmen auf diesem oft nicht ganz einfachen Weg, angefangen bei der Planung und Konzeptionierung bis zur Umsetzung und anschließenden Wartung.
Mein Augenmerk liegt hierbei bei der effizienten Nutzung neuer Technologien, um kostengünstige und zukunftssichere Lösungen zu erarbeiten, welche auch nach Jahren noch einfach verwaltet und ausgebaut werden können.
Haben Sie bereits konkrete Projektideen bei deren Umsetzung sie professionelle Unterstützung gebrauchen könnten, oder würden einfach gern wissen, was für Ihr Unternehmen möglich wäre?
Gern können Sie bei Fragen auf mich zukommen, ich freue mich darauf, von den spannenden Herausforderungen in Ihrem Unternehmen zu hören.
Weitere Kenntnisse
- Zertifizierter Deeplearning.ai TensorFlow Developer
- Cloud-Dienste, insbesondere der Amazon AWS
- Daten-, Server- und Anwendungsmigration in die Cloud
- Big-Data-Analysen
- Machine Learning (etwa Klassifizierungen, Forecasts, automatische Übersetzungen oder Image-Tagging)
- IaaS, PaaS, FaaS
- Suchtechnologien
- Serverless deployment
Persönliche Daten
- Deutsch (Muttersprache)
- Englisch (Fließend)
- Spanisch (Fließend)
- Europäische Union
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