Data Scientist / Data Engineer / Software-Entwickler
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- 2 Referenzen
- 60€/Stunde
- 02779 Hainewalde
- Weltweit
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- 03.10.2024
Kurzvorstellung
Auszug Referenzen (2)
"Herr F. J. bei bei der erfolgreichen Umsetzung diverser Projekte im AI und XAI Kontext, einen entscheidenden Beitrag geleistet."
9/2022 – 9/2023
TätigkeitsbeschreibungImplementierung von Deep Learning Lösungen zur Zeitreihenanalyse sowie Algorithmen zur Erklärbarkeit von Künstlicher Intellligenz. Präsentation der Ergebnisse in Form von Forschungsbeiträgen bei internationalen Konferenzern.
Eingesetzte QualifikationenData Science, Mongodb, Python, Pytorch, Tensorflow
"F. J. hat maßgeblich zur Konzeption und erfolgreichen Implementierung wesentlicher Software-, KI- und Datenbank-Komponenten beigetragen."
8/2021 – 12/2021
TätigkeitsbeschreibungEntwicklung und Implementierung eines Applicant-Tracking-Systems, welches sich auf die Erstellung von Lebensläufen konzentriert und diese anschließend auf bestehende Jobs mit Hilfe von NLP zuordnet.
Eingesetzte QualifikationenData Mining, Data Science, Mongodb, Mysql, Python, Pytorch, Tensorflow
Qualifikationen
Projekt‐ & Berufserfahrung
2/2024 – offen
TätigkeitsbeschreibungErstellung eines LLM Multi-Agentensystems zur Prozessoptimierung. Betreuung verschiedener LLM-Forschungsprojekte.
Eingesetzte QualifikationenData Science, Python, Pytorch, Tensorflow
10/2023 – 12/2023
Tätigkeitsbeschreibung
- Implementierung verschiedener Machine Learning und Deep Learning Modelle (darunter Gaussian Process Regression, SVM, TabNet, DeepFM, TabTransformer und weitere) zur Bepreisung von Volatility Swaps in Python
- Konzeptionierung und Implementierung der gesamten Datenpipeline vom Pre-Processing bis zur Evaluierung der Ergebnisse mit besonderem Augenmerk auf der Modularität der einzelnen Komponenten
- Recherche zu neusten Deep Learning Methoden und Python-Paketen
Data Science, Datenmodelierung, Simulink, Python, Pytorch, Tensorflow
9/2022 – 9/2023
TätigkeitsbeschreibungImplementierung von Deep Learning Lösungen zur Zeitreihenanalyse sowie Algorithmen zur Erklärbarkeit von Künstlicher Intellligenz. Präsentation der Ergebnisse in Form von Forschungsbeiträgen bei internationalen Konferenzern.
Eingesetzte QualifikationenData Science, Mongodb, Python, Pytorch, Tensorflow
8/2021 – 12/2021
TätigkeitsbeschreibungEntwicklung und Implementierung eines Applicant-Tracking-Systems, welches sich auf die Erstellung von Lebensläufen konzentriert und diese anschließend auf bestehende Jobs mit Hilfe von NLP zuordnet.
Eingesetzte QualifikationenData Mining, Data Science, Mongodb, Mysql, Python, Pytorch, Tensorflow
2/2021 – 6/2021
TätigkeitsbeschreibungErstellung von KI-Lösungen im Bereich Computer Vision, Time Series Analysis und NLP. Neben den Modellen selbst, wurde hierbei die komplette Data Science Pipeline abgedeckt. Angefangen von der Daten Extraktion, Datenverarbeitung bishin zur Evaluierung der Modelle, Optimierung und Einbindung in Backend und Cloud Systeme.
Eingesetzte QualifikationenBig Data, Data Mining, Data Science, Docker, Java (allg.), Keras, Python, Pytorch, Scikit-learn, Tensorflow
5/2020 – 12/2020
TätigkeitsbeschreibungErstellung von Workshop und Trainee Programmen für Mitarbeiter im Bereich des Machinellen und Tiefen Lernens.
Eingesetzte QualifikationenData Science, Maschinelles Lernen, Pytorch, Tensorflow, Python
2/2020 – 9/2020
TätigkeitsbeschreibungBegleitung eines Quanten Computing Projekts im Bereich Machine Learning und Künstliche Intelligenz.
Eingesetzte QualifikationenMaschinelles Lernen, Python, Tensorflow
11/2018 – 6/2020
TätigkeitsbeschreibungSelbstständig im Bereich der Webentwicklung. Neben der Beratung und Planung, beinhaltete dies auch die Erstellung, Optimierung und das Hosting verschiedener Webseiten.
Eingesetzte QualifikationenCSS (Cascading Style Sheet), HTML, JavaScript, WordPress
Ausbildung
Hochschule Zittau / Görlitz
Görlitz
Hochschule Zittau / Görlitz
Görlitz
Über mich
Neben meiner Erfahrung als Data Scientist habe ich als Software Entwickler für das Forschungsteam meiner Universität gearbeitet, wo wir ein Bewerber-Tracking-System implementiert haben, dass Lebensläufe erstellt und sie auf der Grundlage von NLP-Techniken mit entsprechenden Stellenanzeigen abgleicht. In meiner anschließenden Rolle als Machine Learning Engineer konnten wir Teile des Bewerbersystems nutzen, um die Stabilität und Qualität von erklärbaren KI-Algorithmen zu erforschen. Die Ergebnisse dieser Forschung sowie weiterführende Untersuchungen wurden in verschiedenen Forschungsbeiträgen veröffentlicht, darunter bei IEEE, Springer, MDPI und ASTESJ. Während meiner jüngsten Tätigkeit als Data Scientist bei einem Asset Manager in München lag der Schwerpunkt auf der Entwicklung eines internen Repositories für Machine-Learning- und Deep-Learning-Algorithmen für einen Finanzanwendungsfall.
Neben meinem Schwerpunkt im Bereich NLP, habe ich viel Erfahrung mit Zeitreihendaten sowie mit Cloud-Systemen wie AWS oder GCP gesammelt. Dies umfasst unter anderem die Erstellung und Bereitstellung von Machine-Learning-Containern, die Infrastruktur-/Datenbankgestaltung usw.
Durch meine früheren Teilzeitjobs als Forschungsmitarbeiter sowie verschiedene Studienkurse an der Stanford University, IBM, deeplearning.ai usw. konnte ich ein breites Verständnis für maschinelles und tiefes Lernen entwickeln. Darüber hinaus habe ich vor 3 Jahren, als ich als Webmaster selbstständig war, Projektleitungserfahrung bei der Erstellung und Wartung von Websites gesammelt.
Mein Studium an der Hochschule Zittau / Görlitz, der Tongji-Universität in Shanghai, der VMU in Litauen sowie der Granada Universität in Spanien hat mir dabei geholfen, fundiertes Wissen im Bereich der Informatik aufzubauen und umfangreiche Erfahrungen in der Softwareentwicklung zu sammeln. Neben der Frontend- und Backend-Entwicklung bezieht dies auch auf Dinge wie die Infrastruktur, Datenbanken, Sicherheit und vieles mehr.
Weitere Kenntnisse
- Datenbanken: MySQL (SQL), MongoDB (NoSQL)
- Containerisierung: Docker
- Webtechnologien: HTML, CSS, JavaScript
- Cloud-Plattformen: GCP, AWS, Azure
- Versionskontrolle: Git
- Statistik: SPSS
- LLMs: LangChain, LlamaIndex, Transformers
- Machine Learning-Frameworks und Bibliotheken: TensorFlow, NumPy, Scikit-Learn, Matplotlib, Keras, Pandas, NLTK, SpaCy, PyTorch
- Big Data-Technologien: Apache Spark, Apache Hadoop
- API-Framework: FastAPI
- Dokumentation und Präsentation: MS Office, LaTeX, Markdown
Persönliche Daten
- Deutsch (Muttersprache)
- Englisch (Fließend)
- Spanisch (Gut)
- Tschechisch (Grundkenntnisse)
- Europäische Union
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