Data Scientist
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- 80€/Stunde
- 79115 Freiburg
- auf Anfrage
- ar | de | en
- 10.03.2024
Kurzvorstellung
Qualifikationen
Projekt‐ & Berufserfahrung
10/2022 – offen
Tätigkeitsbeschreibung
-Analyse von Versuchsergebnissen, Verfeinerung von Modellen zur Erzielung wirtschaftlicher Auswirkungen im Energiesektor.
- Datenexploration und Vermittlung von Erkenntnissen an ein nicht technisches und technisches Publikum.
- Entwicklung von Datenverarbeitungspipelines für Big Data.
- Erfahrung mit Zeitreihenprognosen unter Einsatz statistischer Prognosen und regressions Modelle (ARIMA, XGBoost, Prophet).
- Entwicklung von Sequenzmodellen mit Deep Learning (LSTM,Transformers) im Kontext von Zeitreihenprognosen.
- Erstellung von RESTful APIs und Bereitstellung mit Docker.
- Deployment & Monetarisierung von Modellen und Daten inverschiedenen Plattformen (MLflow, Grafana, BentoML).
Apama (Real-Time Analytics), Data Mining, Data Science, Statistiken, Support Vector Machine
2/2021 – 9/2022
Tätigkeitsbeschreibung
- Entwicklung innovativer Software Lösungen mit Fokus auf
Datentransfer und Datenanalytik, Kundenanforderungen mit Python.
- Mitwirkung an Technologie bezogenen Projekten in den Bereichen Mikrocontroller, Sensorfusion und Edge Computing.
- Integration neuer Funktionen, einschließlich Algorithmen fürmaschinelles Lernen zur Bildverarbeitung und Objekterkennung &Tracking.
Data Science, Big Data, Python
1/2020 – 12/2021
Tätigkeitsbeschreibung
- Experimentelle Forschung zu metallbasierten Materialien
- Trainieren und Testen von ML-Modellen zur Fehlererkennung
- Erstellen von Daten-Pipelines für Materialmodelle und Eigenschaften
- Plugin-Entwicklung für CAD- und Slicing-Software
Data Science, Big Data, Computer Vision
Ausbildung
Technische Hochschule Ulm
Ulm
Damaskus Universität
Damaskus
Über mich
################# Zusammenfassung ##################
Ich bin ein erfahrener Data Scientist mit fundierter Erfahrung in der Bearbeitung von industriellen und kommerziellen datenbezogenen Projekten. Im Verlauf meiner Karriere habe ich umfangreiche Erfahrungen in verschiedenen Branchen gesammelt, einschließlich des medizinischen und Energiesektors. Mein Fachwissen konzentriert sich besonders auf die Analyse von Zeitreihendaten und die Entwicklung intensiver Anwendungen in der Computer Vision. Diese vielfältige Erfahrung hat meine Fähigkeiten geschärft, komplexe Datenherausforderungen in verschiedenen Domänen zu meistern.
################# Hauptexpertise ##################
###### Datenanalytik ######
Meine Fähigkeiten in der Datenanalytik sind geprägt durch umfassende Erfahrung im Umgang mit großen Datenmengen und der Anwendung fortschrittlicher analytischer Methoden. Ich bin spezialisiert auf die Identifizierung von Trends, das Aufdecken von Korrelationen und das Extrahieren von aussagekräftigen Erkenntnissen aus komplexen Datensätzen. Mein Ansatz beinhaltet fortgeschrittene Analysemethoden, einschließlich prädiktiver Modellierung und maschinellem Lernen, um geschäftliche Herausforderungen zu lösen und datengesteuerte Entscheidungen zu unterstützen. Diese Fähigkeiten ermöglichen es mir, effektive Strategien zur Datennutzung zu entwickeln und wertvolle Einblicke für verschiedene Branchen zu liefern.
###### Datenbankmanagement ######
Meine Kompetenz in SQL sowie meine Vertrautheit mit relationalen und nicht-relationalen Datenbanken zeichnen mich aus. Ich bin erfahren in der Datenextraktion und der Optimierung von Abfragen. Mein Wissen umfasst Zeitreihendatenbanken und NoSQL-Datenbanken, sowie ein fundiertes Verständnis für Datenschutz und Datensicherheit, was mir eine effektive Verwaltung und Analyse von Daten ermöglicht.
###### Entwicklung von Machine Learning und Deep Learning Modellen ######
Ich verfüge über umfassende Fähigkeiten in der Entwicklung und Umsetzung von Machine Learning-Modellen. Dazu gehört ein tiefgehendes Verständnis verschiedener Algorithmen wie Regression, Klassifikation, Clustering und neuronale Netzwerke, sowie deren praktische Anwendung. Mein Fachwissen erstreckt sich auf die Feinabstimmung dieser Modelle für optimale Leistung, den Umgang mit Overfitting und das Verständnis der Komplexität von Datenverarbeitung und Merkmalsextraktion, um robuste und zuverlässige Modelle zu entwickeln.
###### EImplementierung von Modellen in der Produktion######
Ich zeichne mich besonders in der kritischen Phase der Implementierung von Machine Learning-Modellen in Produktionsumgebungen aus. Diese Kompetenz umfasst technische Aspekte der Integration in bestehende Systeme und gewährleistet Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Wartbarkeit der implementierten Modelle. Ich beherrsche den Umgang mit verschiedenen Implementierungswerkzeugen und -plattformen, optimiere die Leistung der Modelle in realen Einsatzszenarien und implementiere kontinuierliche Überwachungs- und Aktualisierungsmechanismen, um die Modelle effizient in dynamischen Umgebungen zu betreiben
################# Kontakte ##################
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Weitere Kenntnisse
*** Big Data Verarbeitung & Analytik ***
Entwicklung von Datenpipelines, Gewinnung von Einsichten, Datenexploration, Datenvisualisierung.
-Tools: Pandas, NumPy, Matplotlib, Plotly, Seaborn, SQL, NoSQL, Zeitreihen-Datenbank (InfluxDB).
*** Maschinelles/deep Lernen Modellentwicklung***
statistische Modelle, klassische ML-Modelle (Regression, Klassifikation, baumbasierte Modelle), sowie Deep learning (RNN, CNN).
- Tools: Pytorch, Pytorch Lightning, Scikit-learn, Darts, Sktime.
*** Model Deployment ***
Online-/Offline-Implementierung containerisierter Modelle als RESTful-Services.
- Tools: SeldonCore, MLflow, Docker, FastAPI, Flask, Uvicorn.
*** Daten- und Modellüberwachung ***
Beobachtung, wie sich Modelle und Daten nach der Implementierung verhalten, um Modell- und Datenqualität zu gewährleisten.
- Tools: Grafana, Prometheus, Evidently, Arize AI.
*** Softwarefähigkeiten ***
clean Code in Python, Versionskontrolle (Git), CI/CD-Pipelines.
##Tools: GitLab, GitHub Actions, Jenkins.
Persönliche Daten
- Arabisch (Muttersprache)
- Deutsch (Fließend)
- Englisch (Fließend)
- Europäische Union
Kontaktdaten
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