Physik, Numerik, Datenanalyse, Algorithmen in Phyton & C++

11/2023 – 8/2024

Entwicklung eines Modules zur automatisierten Verarbeitung von Dokumenten. Verantwortung des gesamten Projektes inklusive Roll-Out beim Kunde.

Inhalt:
• Data Science Analysen für Dokumentendatensatz
• Einlesen von PDF-Dateien in maschinenoptimiertes Format
• Entwicklung klassischer Algorithmen für Vorverarbeitung
• Unit- und Moduletests als Gewährleistung der Algorithmusfunktionalität
• Entwicklung verschiedener Encoder zum übersetzten von koordinatenbehafteten Textobjekten zu numerischen Vektoren für Machine Learning (ML)
• Aufbau und Evaluierung verschiedener ML Algorithmen: SVM, Decision Tree, Random Forest, Neural Networks
• Automatische Wahl/Ensembeling der besten Paare aus Encoder und ML Methode
• Automatisierte Berichte über Vorhersagegenauigkeit
• Dokumentation des Projektfortschrittes und anschauliche Aufarbeitung der Herausforderungen
• Kundenbetreuung bei Inbetriebnahme des Modules

Neuronale Netze, Scikit-learn, Natural Language Processing, Python, Softwareentwicklung (allg.)

8/2021 – 12/2024

Entwicklung eines Steueralgorithmus auf Basis von Sensorinformation und Roll-Out in produktiver
Umgebung. Verantwortung des gesamten Software Backends für den Kunden. Funktion eines Data Analyst /
Data Scientist bei der Begleitung von Roleouts und Fehlersuche in der Produktion.

Inhalt:
• Entwicklung verschiedener Algorithmen zur Datenverarbeitung,
Qualitätskontrolle und
Messreihenanalyse im Bereich Steuerungstechnik / Regelungstechnik
• Einschätzung von Mess- und Verarbeitungstoleranzen, Konzeptionierung
zugehöriger Experimente und Aufbau eines Toleranzmodells
• Performanceoptimierung: Parallelisierung und Entwicklung effizienter
mathematischer Verfahren
• Identifizierung und Erschließung neuer Entwicklungspotentiale zur
Steigerung der Ergebnisqualität
• Machbarkeitsstudien zu weiteren Produktideen im Bereich
Signalverarbeitung
• Einarbeitung und Übernahme der Verantwortung für existierende Codebasis
in Python und C++
• Überarbeitung der Softwarearchitektur
• Absprache und Definition von Interfaces mit Stakeholdern: Frontend,
Datenbank, Benutzer
• Weiterentwicklung bestehender Funktionalitäten und Sicherstellung von
Rückwärtskompatibilität
• Data Science Analysen für verschiedene Aufgabenstellungen
• Zeitreihenanalysen, Optimierung von Prozessparametern, störungsfreie
Prozessanalyse

Vorgehen:
• Konzeptionierung von Experimenten und Koordination der Durchführung
• Koordination und Zusammenarbeit mit verschiedenen Stakeholdern
• Dynamische Anpassung der Entwicklungszyklen an die Gegebenheiten
• Implementierung von Softwaretests auf allen Ebenen:
Unittests, Integrationstests, Systemtests, Abnahmetest
• Entwicklung von Benchmarks zur quantitativen Bewertung des
Entwicklungsfortschritts
• Aufstellen von Hypothesen-Tests zur Fehlerherkunft
• Entwicklung von Test- und Messverfahren, welche den Produktionsablauf
nicht stören

Entwickelte / Implementierte Algorithmen
• Spezialisiertes Template-Matching: Robuster, Subpixelgenauigkeit
• Subpixelinterpolation
• Korrekturverfahren von geometrischen Effekten bei der Messung
• Korrektur von optischen Sensoren bezüglich Noise / statistischem Rauschen,
Rauschunterdrückung
• Datenvalidierungsverfahren auf Basis von qualitativem Feedback aus dem
Produktionsprozess
• NAN-robuste Bildverarbeitungsverfahren
• Auf Messsystem optimierte Bildfilter

Python
• Python
• Numpy
• Pandas
• Matplotlib
• OpenCV
• Scipy.ndimage
• Sklearn
• Multiprocessing
• Ctypes
• pyodbc

C/C++
• C++17
• Algorithm
• OpenCV
• ODBC
• MatplotlibCpp

Development Tools
• Shell/Bash
• Make
• g++
• MinGW: Cross-Compiling
• Git

Bash Shell, C++, Data Science, Git, Maschinelles Lernen, Numerische Steuerung, Opencv, Pandas, Physik, Python

4/2016 – 7/2021

Berechnung der Dynamik von schwach korrelierten Vielteilchenelektronensystemgetrieben durch verschiedene generische
Störungen.

Herausforderungen
• Modellierung von Hamiltonoperatoren für generische Störungen von
quantenmechanische Vielteilchensystemen
• Störungsentwicklung: Iterative Steigerung der Komplexität des
mathematischen Modells
• Funktionendiskussion für generische mathematische Terme
• Problemreduktion durch mathematische Umformungen für konkrete Modelle
• Numerische Simulation und Auswertung des mathematischen Modells
• Behandlung von statistischen thermischen Prozessen in mathematischen
Modellen

Mathematica
• Computergestützte analytische Integration von mathematischen Ausrücken
• Computergestützte analytische Umformungen für mathematische Terme
• Computergestützte Grenzwertberechnung
• Mehrdimensionale numerische Integration
Publikation

Tech Stack
• Mathematica
• Linux
• LaTeX

Debian Linux, Fedora, Informatik, Mathematica, Physik, Statistiken