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Senior Data Scientist & Engineer

offline
  • 70€/Stunde
  • 53227 Bonn
  • auf Anfrage
  • es  |  de  |  en
  • 01.11.2024

Kurzvorstellung

Servus!
Ich bin ein erfahrene Data Scientist & Engineer. Ich kenne mich besonderes gut mit Elastic Elasticsearch Enterprise, und auch Machine Learning / Deep Learning Algorithmen (auch für predictive maintenance). Ich bin begeisterter zu lernen :)

Qualifikationen

  • Agile Methodologie2 J.
  • Bash Shell
  • Big Data
  • Data Science
  • Django
  • Docker2 J.
  • Elasticsearch2 J.
  • Git2 J.
  • Projektleitung / Teamleitung (IT)2 J.
  • Python
  • SQL
  • Tensorflow

Projekt‐ & Berufserfahrung

Data Engineer & Scientist
Kundenname anonymisiert, Bonn
10/2022 – offen (2 Jahre, 2 Monate)
Telekommunikation
Tätigkeitszeitraum

10/2022 – offen

Tätigkeitsbeschreibung

• Designed and implemented a robust data stream pipeline (ETL) utilizing Elasticsearch, Logstash, and Filebeat to seamlessly collect and process
real‑time network data.
• Developed interactive visualization dashboards using Kibana and Elasticsearch, effectively presenting network Key Performance Indicators
(KPIs) and enabling efficient error tracing.
• Employed Docker to create a scalable microservice solution, enhancing application portability and facilitating seamless deployment across
various environments.
• Utilized Python Multiprocessing to conduct in‑depth root cause analysis, identifying areas of improvement for enhancing network reliability

Eingesetzte Qualifikationen

Agile Methodologie, Projektleitung / Teamleitung (IT), Docker, Git, Elasticsearch

AI Consultant
Kundenname anonymisiert, Berlin
1/2020 – 12/2020 (1 Jahr)
Maschinen-, Geräte- und Komponentenbau
Tätigkeitszeitraum

1/2020 – 12/2020

Tätigkeitsbeschreibung

• Spearheaded the development of an innovative predictive maintenance methodology by leveraging autoencoders (deep learning) and semi‑
supervised learning techniques on unstructured data, to accurately measure the wear of internal components in hydraulic presses.
• Implemented an explainable AI approach utilizing kernel SHAP to determine the monetary contribution of each key performance indicator (KPI)
towards the total cost, enabling the identification of potential improvement areas in the production of decoration panels.
• Identified and analyzed business requirements from GPOs and LPOs (Global and Local Process Owners), gaining a comprehensive understand‑
ing of their processes, and proactively proposed and initiated Data Science activities to address their needs effectively.
• Implemented a data value stream methodology to comprehensively map the data flow within the production line, facilitating the identification
of potential areas for improvement and optimization.
• Established a collaborative platform utilizing tools like Wiki and Jira, fostering knowledge exchange, agile work practices, and building Industry
4.0 capabilities across the organization.
• Organized and conducted training sessions on various Industry 4.0 topics, including Data Science, MES microservices, etc., specifically tailored
for factory managers across all global factories, fostering their knowledge and understanding of cutting‑edge technologies and practices.

Eingesetzte Qualifikationen

Projektmanagement (IT), Python, Tensorflow

Ausbildung

Master of Science
Computer Science
KTH Royal Institute of Technology
2020
Stockholm
Master of Science
ICT Innovation
TU Berlin
2020
Berlin
Bachelor of Science
Mechatronic Engineering
Pontificia Universidad Católica del Perú
2016
Peru

Über mich

DevOps: Elasticsearch, Docker, Kubernetes, Gitlab CI/CD, Jira, Bash, Django, SAFe DevOps
AI: Python, Data Visualization, SQL, NoSQL, SciPy, Tensorflow, Time‑Series Analysis

Weitere Kenntnisse

Ich bin in Bonn basiert und darf Bundesweit arbeiten.

Persönliche Daten

Sprache
  • Spanisch (Muttersprache)
  • Deutsch (Fließend)
  • Englisch (Fließend)
Reisebereitschaft
auf Anfrage
Arbeitserlaubnis
  • Europäische Union
Home-Office
unbedingt
Profilaufrufe
54
Berufserfahrung
5 Jahre und 8 Monate (seit 03/2019)
Projektleitung
5 Jahre

Kontaktdaten

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