Berater (Dd.) mit Berufserfahrung in den Bereichen Data Science, Data Engineering, inbs. der Entwicklung dynamischer und statistischer Modelle.
Aktualisiert am 14.05.2024
Profil
Mitarbeiter eines Dienstleisters
Remote-Arbeit
Verfügbar ab: 13.05.2024
Verfügbar zu: 100%
davon vor Ort: 100%
Skill-Profil eines fest angestellten Mitarbeiters des Dienstleisters
English
Deutsch

Einsatzorte

Einsatzorte

Deutschland, Schweiz, Österreich
möglich

Projekte

Projekte

5 Monate
2022-02 - 2022-06

Engpassmanagement

Data Scientist Python Neo4j PostgreSQL ...
Data Scientist

Analyse Projekt zur Identifikation struktureller Engpässe im Schienennetz der Deutschen Bahn. Unter anderem wurde die Schieneninfrastruktur als Netzwerk in einer Graph-Datenbank modelliert. Die genauen Geokoordinaten einzelner Infrastrukturobjekte wurden ermittelt. Hierfür wurde ein Algorithmus (Trajektorien Approximation) entwickelt, der die GPS-Daten der Züge auf die nächstmögliche Infrastrukturobjekte aus OpenRailwayMap mappt, um so die dort hinterlegten Geokoordinaten auf die Objektbezeichner der internen digitalen Schieneninfrastruktur zu überführen.

Aufgaben:

  • Identifikation von Anomalien (isolation forest) zur Priorisierung von Gleisabschnitten und Zugfahrten. 
  • Diverse Datenimporte, u.a. Extraktion von XML Daten und Importe in relationale Datenbank (Postgres DB). 
  • Berechnung von Wartesituationen zwischen Zügen mit Hilfe von Warteschlangentheorie. 
  • Open Railway Map Strukturierung mit GPS Mapping.

Python Neo4j PostgreSQL GPS Geodatenverarbeitung
DBAnalytics
4 Monate
2021-11 - 2022-02

Deutschsprachiger Hate Speech Detector

Data scientist
Data scientist

Derzeit gibt es viele Sozial Network Plattformen, deren Inhalte durch den Betreiber auf verletzende Inhalte hin überwacht werden müssen. Mit diesem Hate Speech Detector kann man mit maschineller Unterstützung die Sichtung der Beiträge unterstützen, um darin enthaltene unerwünschte Inhalte mit höherer Präzision zu erkennen.

Datenvorbereitung von Nachrichte auf Twitter, Facebook und verschiedene Websites


Trainieren von Sequence Modellen mit LSTMS, GRU in der Richtung Sentiment Analyse zur natürlichen Sprachverarbeitung auf Deutsc


Bereitstellung dieser Modelle auf Websites als API.




TensorFlow Spacy(NLP) Random Forest LSTM GRU RNN SQL PostgreSQL MLflow
Hochschule München
München
3 Monate
2021-11 - 2022-01

Optimierung von Ausstattungsvarianten

Data Analyst
Data Analyst

Anhand von Planungsdaten und Kostenkalkulationen sollten über ein Optimierungsverfahren die sinnvollsten Ausstattungsvarianten identifiziert werden.

  • Zusammenführen von Daten aus verschiedenen Quellsysteme

  • Preprocessing und Plausibilitätsprüfun

  • Identifikation von fachlichen und technischen Regeln beim Verbau von Sonderausstattungen

  • Durchführung eines Optimierungsverfahren

  • Empfehlung der rentabelsten Varianten

  • Erstellen der Teileliste für die Montage

Der Kunde kann durch eine optimale Reduktion der geplanten Varianten Kosten in Einkauf und Produktion senken, ohne die Nachfrage auf dem Markt zu vernachlässig


Python Excel Tableau
Automobilkonzern
München
3 Monate
2020-07 - 2020-09

Chelsea Football Club

Data Scientist Pytorch
Data Scientist
Entwickeln Sie ein neuronales Netzwerkmodell , um Kameraplatzierungsbereiche bereitzustellen .
  • Generieren Sie synthetische Datensätze für Kamerapositionen mithilfe der Monte-Carlo-Simulation
  • Regressieren Sie die Daten mithilfe eines neuronalen Netzes, um ein parametrisches Modell zu entwickeln.
  • Übertragen Sie das Modell mithilfe des ML-Flows von Pytorch auf iOS.

Durch diese App kann sich der Benutzer selbstständig trainieren, ohne dass ein Trainer benötigt wird. Die App bietet eine kostengünstige und zeitsparende Möglichkeit, die optimale Region zu finden, in der das Telefon platziert werden kann, um das gesamte für das Training erforderliche Feld anzuzeigen. Darüber hinaus kann der Benutzer mit anderen Benutzern in Kontakt treten und die Verbesserung seiner Fähigkeiten teilen.

Linux MLflow Pycharm
Pytorch
Chelsea Football Club
3 Monate
2020-04 - 2020-06

Chelsea Football Club - Animation

Data Scientist Python Matplotlib OpenCV
Data Scientist

Entwicklung eines Animationstools zur Visualisierung der Spieler- und Ballinteraktion für Modelle zur Schätzung der menschlichen Pose.

  • Extrahieren Sie relevante Körperpose-Koordinaten aus Metadaten.
  • Entwickeln Sie ein Skript, um die Interaktion eines menschlichen Stickmodells mit einem Ball zu visualisieren.
  • Übertragen Sie das Visualisierungstool in eine benutzerinteraktive Webanwendung.

Bereitstellung einer Visualisierung für ein Zeitreihenmodell, um mehr Einblicke in die Funktionsweise des Modells zu erhalten.

Pycharm
Python Matplotlib OpenCV
Chelsea Football Club

Aus- und Weiterbildung

Aus- und Weiterbildung

6 Jahre 5 Monate
2015-11 - 2022-03

Doctoral Candidate in Computer Engineering, (Dissertation submitted)

Doctoral Candidate, Technical University of Munich
Doctoral Candidate
Technical University of Munich
2 Jahre 5 Monate
2011-08 - 2013-12

Mechanical Engineering

Master of Science, Purdue University
Master of Science
Purdue University
4 Jahre 2 Monate
2007-07 - 2011-08

Bachelor of Technology in Mechanical and Energy Engineering

Bachelor, Vellore Institute of Technology
Bachelor
Vellore Institute of Technology

Position

Position

Der Berater begeistert sich für Data Science, Statistik und künstliche Intelligenz. Er hat mehr als 7 Jahre Erfahrung in der Entwicklung dynamischer und statistischer Modelle. Er bildet sich permanent im Bereich Data Science fort, insbesondere in Deep Learning Methoden, der Analyse von unstrukturierten, strukturierten Daten, Zeitreihenmodelle und der Bewertung von Risikofaktoren sowie KPIs (Key Performance Indikatoren). Der Berater kommuniziert seine Ergebnisse eloquent und wissenschaftlich fundiert. Seine Neugier macht ihn zu einem guten Zuhörer.


Als Mitarbeiter im Team "Data Science App" arbeitet der Berater an folgenden Aufgaben:

  • Erstellung von Mockups und Bearbeitung von Proof-of-Concepts, um die Ideen und Wünsche
    des Kunden in eine Al-basierte Applikation zu verwandeln.

  • Zuständig für die Konzeption, Umsetzung, Performance und das Deployment der Data Pipelines
    und Modellen auf der jeweiligen IT-Infrastruktur des Kunden.

  • Das Trainieren und Testen von Machine Learning Modellen.

  • Implementierung produktionstaugliche Backend-Systeme und Webapplikationen, um die
    Ergebnisse des Data Science Modells verwendbar zu machen.

  • Mitarbeit in den Bereichen Data Science, Big Data, DWH oder BI

  • Mitarbeit in Forschungs- und Entwicklungsprojekten




Kompetenzen

Kompetenzen

Schwerpunkte

Computer Vision
Experte
NLP
Fortgeschritten
Deep Learning
Fortgeschritten
Sequenzmodellen
Fortgeschritten
Monte-Carlo-Simulation
Fortgeschritten
Convolutional Neural Networks
Fortgeschritten
Hyperparameter Tuning
Fortgeschritten
Neural Networks
Fortgeschritten
Machine Learning
Experte

Produkte / Standards / Erfahrungen / Methoden

Pycharm
Experte
Jupyer Notebooks
Experte
RStudio
Tableau
GCP
Fortgeschritten

Betriebssysteme

Windows
Debian
RedHat

Programmiersprachen

Python
Experte
Matlab
Latex
R
OpenCV
Matplotlib
Fortgeschritten
Pytorch
Fortgeschritten
Seaborn
Fortgeschritten
Tensorflow
Fortgeschritten

Branchen

Branchen

  • Automotive
  • Sportwissenschaft

Einsatzorte

Einsatzorte

Deutschland, Schweiz, Österreich
möglich

Projekte

Projekte

5 Monate
2022-02 - 2022-06

Engpassmanagement

Data Scientist Python Neo4j PostgreSQL ...
Data Scientist

Analyse Projekt zur Identifikation struktureller Engpässe im Schienennetz der Deutschen Bahn. Unter anderem wurde die Schieneninfrastruktur als Netzwerk in einer Graph-Datenbank modelliert. Die genauen Geokoordinaten einzelner Infrastrukturobjekte wurden ermittelt. Hierfür wurde ein Algorithmus (Trajektorien Approximation) entwickelt, der die GPS-Daten der Züge auf die nächstmögliche Infrastrukturobjekte aus OpenRailwayMap mappt, um so die dort hinterlegten Geokoordinaten auf die Objektbezeichner der internen digitalen Schieneninfrastruktur zu überführen.

Aufgaben:

  • Identifikation von Anomalien (isolation forest) zur Priorisierung von Gleisabschnitten und Zugfahrten. 
  • Diverse Datenimporte, u.a. Extraktion von XML Daten und Importe in relationale Datenbank (Postgres DB). 
  • Berechnung von Wartesituationen zwischen Zügen mit Hilfe von Warteschlangentheorie. 
  • Open Railway Map Strukturierung mit GPS Mapping.

Python Neo4j PostgreSQL GPS Geodatenverarbeitung
DBAnalytics
4 Monate
2021-11 - 2022-02

Deutschsprachiger Hate Speech Detector

Data scientist
Data scientist

Derzeit gibt es viele Sozial Network Plattformen, deren Inhalte durch den Betreiber auf verletzende Inhalte hin überwacht werden müssen. Mit diesem Hate Speech Detector kann man mit maschineller Unterstützung die Sichtung der Beiträge unterstützen, um darin enthaltene unerwünschte Inhalte mit höherer Präzision zu erkennen.

Datenvorbereitung von Nachrichte auf Twitter, Facebook und verschiedene Websites


Trainieren von Sequence Modellen mit LSTMS, GRU in der Richtung Sentiment Analyse zur natürlichen Sprachverarbeitung auf Deutsc


Bereitstellung dieser Modelle auf Websites als API.




TensorFlow Spacy(NLP) Random Forest LSTM GRU RNN SQL PostgreSQL MLflow
Hochschule München
München
3 Monate
2021-11 - 2022-01

Optimierung von Ausstattungsvarianten

Data Analyst
Data Analyst

Anhand von Planungsdaten und Kostenkalkulationen sollten über ein Optimierungsverfahren die sinnvollsten Ausstattungsvarianten identifiziert werden.

  • Zusammenführen von Daten aus verschiedenen Quellsysteme

  • Preprocessing und Plausibilitätsprüfun

  • Identifikation von fachlichen und technischen Regeln beim Verbau von Sonderausstattungen

  • Durchführung eines Optimierungsverfahren

  • Empfehlung der rentabelsten Varianten

  • Erstellen der Teileliste für die Montage

Der Kunde kann durch eine optimale Reduktion der geplanten Varianten Kosten in Einkauf und Produktion senken, ohne die Nachfrage auf dem Markt zu vernachlässig


Python Excel Tableau
Automobilkonzern
München
3 Monate
2020-07 - 2020-09

Chelsea Football Club

Data Scientist Pytorch
Data Scientist
Entwickeln Sie ein neuronales Netzwerkmodell , um Kameraplatzierungsbereiche bereitzustellen .
  • Generieren Sie synthetische Datensätze für Kamerapositionen mithilfe der Monte-Carlo-Simulation
  • Regressieren Sie die Daten mithilfe eines neuronalen Netzes, um ein parametrisches Modell zu entwickeln.
  • Übertragen Sie das Modell mithilfe des ML-Flows von Pytorch auf iOS.

Durch diese App kann sich der Benutzer selbstständig trainieren, ohne dass ein Trainer benötigt wird. Die App bietet eine kostengünstige und zeitsparende Möglichkeit, die optimale Region zu finden, in der das Telefon platziert werden kann, um das gesamte für das Training erforderliche Feld anzuzeigen. Darüber hinaus kann der Benutzer mit anderen Benutzern in Kontakt treten und die Verbesserung seiner Fähigkeiten teilen.

Linux MLflow Pycharm
Pytorch
Chelsea Football Club
3 Monate
2020-04 - 2020-06

Chelsea Football Club - Animation

Data Scientist Python Matplotlib OpenCV
Data Scientist

Entwicklung eines Animationstools zur Visualisierung der Spieler- und Ballinteraktion für Modelle zur Schätzung der menschlichen Pose.

  • Extrahieren Sie relevante Körperpose-Koordinaten aus Metadaten.
  • Entwickeln Sie ein Skript, um die Interaktion eines menschlichen Stickmodells mit einem Ball zu visualisieren.
  • Übertragen Sie das Visualisierungstool in eine benutzerinteraktive Webanwendung.

Bereitstellung einer Visualisierung für ein Zeitreihenmodell, um mehr Einblicke in die Funktionsweise des Modells zu erhalten.

Pycharm
Python Matplotlib OpenCV
Chelsea Football Club

Aus- und Weiterbildung

Aus- und Weiterbildung

6 Jahre 5 Monate
2015-11 - 2022-03

Doctoral Candidate in Computer Engineering, (Dissertation submitted)

Doctoral Candidate, Technical University of Munich
Doctoral Candidate
Technical University of Munich
2 Jahre 5 Monate
2011-08 - 2013-12

Mechanical Engineering

Master of Science, Purdue University
Master of Science
Purdue University
4 Jahre 2 Monate
2007-07 - 2011-08

Bachelor of Technology in Mechanical and Energy Engineering

Bachelor, Vellore Institute of Technology
Bachelor
Vellore Institute of Technology

Position

Position

Der Berater begeistert sich für Data Science, Statistik und künstliche Intelligenz. Er hat mehr als 7 Jahre Erfahrung in der Entwicklung dynamischer und statistischer Modelle. Er bildet sich permanent im Bereich Data Science fort, insbesondere in Deep Learning Methoden, der Analyse von unstrukturierten, strukturierten Daten, Zeitreihenmodelle und der Bewertung von Risikofaktoren sowie KPIs (Key Performance Indikatoren). Der Berater kommuniziert seine Ergebnisse eloquent und wissenschaftlich fundiert. Seine Neugier macht ihn zu einem guten Zuhörer.


Als Mitarbeiter im Team "Data Science App" arbeitet der Berater an folgenden Aufgaben:

  • Erstellung von Mockups und Bearbeitung von Proof-of-Concepts, um die Ideen und Wünsche
    des Kunden in eine Al-basierte Applikation zu verwandeln.

  • Zuständig für die Konzeption, Umsetzung, Performance und das Deployment der Data Pipelines
    und Modellen auf der jeweiligen IT-Infrastruktur des Kunden.

  • Das Trainieren und Testen von Machine Learning Modellen.

  • Implementierung produktionstaugliche Backend-Systeme und Webapplikationen, um die
    Ergebnisse des Data Science Modells verwendbar zu machen.

  • Mitarbeit in den Bereichen Data Science, Big Data, DWH oder BI

  • Mitarbeit in Forschungs- und Entwicklungsprojekten




Kompetenzen

Kompetenzen

Schwerpunkte

Computer Vision
Experte
NLP
Fortgeschritten
Deep Learning
Fortgeschritten
Sequenzmodellen
Fortgeschritten
Monte-Carlo-Simulation
Fortgeschritten
Convolutional Neural Networks
Fortgeschritten
Hyperparameter Tuning
Fortgeschritten
Neural Networks
Fortgeschritten
Machine Learning
Experte

Produkte / Standards / Erfahrungen / Methoden

Pycharm
Experte
Jupyer Notebooks
Experte
RStudio
Tableau
GCP
Fortgeschritten

Betriebssysteme

Windows
Debian
RedHat

Programmiersprachen

Python
Experte
Matlab
Latex
R
OpenCV
Matplotlib
Fortgeschritten
Pytorch
Fortgeschritten
Seaborn
Fortgeschritten
Tensorflow
Fortgeschritten

Branchen

Branchen

  • Automotive
  • Sportwissenschaft

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