Experte für KI, Data Engineering, Data Science, System Architektur, Knowledge Graphs, Visualisierung und Computational Science.
Aktualisiert am 19.04.2024
Profil
Mitarbeiter eines Dienstleisters
Remote-Arbeit
Verfügbar ab: 08.04.2024
Verfügbar zu: 90%
davon vor Ort: 100%
Skill-Profil eines fest angestellten Mitarbeiters des Dienstleisters
deutsch
Muttersprache
englisch
Verhandlungssicher
norwegisch
Verhandlungssicher

Einsatzorte

Einsatzorte

München (+50km)
möglich

Projekte

Projekte

2 Jahre 8 Monate
2021-08 - heute

Früherkennung von neurologischen Erkrankungen durch Bewegungsanalyse mit KI

Data Scientist, Hardware Engineer, Architect, Software Engineer, Tech Lead Python Vue.js Vuetify ...
Data Scientist, Hardware Engineer, Architect, Software Engineer, Tech Lead
Frühzeitige Diagnose von Zerebralparese ist entscheidend für die zukünftige Entwicklung der Patienten. Ein menschlicher Experte kann die Zerebralparese genau diagnostizieren, indem er die Bewegungen eines Kindes für einen kurzen Zeitraum beobachtet. Ziel des PreMed-Projekts ist es, eine Anwendung unter Verwendung moderner künstlicher Intelligenztechniken zu entwickeln, um die Zerebralparese automatisch auf Videoaufnahmen der Patientenbewegungen zu erkennen. Wir haben ein umfassendes Werkzeug für Forscher entwickelt, um Patientenvideos aufzuzeichnen, Daten zum primären Server zu exportieren und zu importieren, sowie eine Webanwendung, die einen einfachen Zugriff auf die Daten ermöglicht. Darüber hinaus ermöglicht diese Anwendung Experten, die Videos zu diskutieren und zu kennzeichnen, die später zur Schulung eines Machine-Learning-Modells zur Diagnose einer Zerebralparese verwendet werden sollen. Das Projekt entspricht modernen Industriestandards im Backend, Frontend und bei der Datenspeicherung, um eine bessere Zugänglichkeit, Skalierbarkeit und Sicherheit zu gewährleisten. In den letzten Monaten haben wir mit dem Design der KI-Algorithmen begonnen.
Kinect DS Linux Nvidia
Python Vue.js Vuetify TypeScript Docker PostgreSQL Mediapipe FastAPI GitLab kubernetes Git hdf5 numpy Bildverarbeitung Datenkompression Berechtigungen
3 Jahre 6 Monate
2020-10 - heute

Edge Audio Analytics - Product development

Architekt, Developer Python NumPy Yaml ...
Architekt, Developer

Das Ziel dieses Projekts besteht darin, ein Produkt aus dem MVP für die Audioanalyse zu entwickeln. Ich war für die Architektur der Edge- und Cloud-Systeme verantwortlich. Wir haben eine Edge-Computing-Plattform entwickelt, die flexibel und skalierbar ist und mit KI-Modellen zur Bewertung des Zustands von Geräten durch bloßes Zuhören ausgestattet ist. Das Produkt ist jetzt verfügbar, und wir erkunden Anwendungsfälle in verschiedenen Branchen, von Wasserkraft über Recycling bis hin zur Steinmühlen-Industrie.

Python NumPy Yaml Docker AWS Azure ALSA K8 PyTorch PyAudio MLflow FastAPI Terraform Plotly Dash GitHub Actions MQTT Apache Arrow Terragrunt Helm DevOps pip Kubernetes PostgreSQL TimescaleDB
7 Monate
2023-02 - 2023-08

Anomalie Erkennung von Solarfelder anhand von Drohnenaufnahmen

Projektleitung, Data Scientist Python Tensorflow Keras ...
Projektleitung, Data Scientist

Nach der Installation von Photovoltaik-Anlagen werden die Solarpaneele auf Defekte überprüft. Diese Inspektion wird von einem menschlichen Experten durchgeführt, der die Solarpaneele visuell untersucht. Ziel des Projekts ist es, eine Anwendung unter Verwendung fortschrittlicher Computer-Vision-Techniken zu entwickeln, um Solarpaneele automatisch zu erkennen und Defekte in ihnen mithilfe von Drohnenaufnahmen zu identifizieren. Das Problem wurde in drei Teilaspekte unterteilt: 1) Erkennung von Solarpaneelen auf den Drohnenaufnahmen, 2) Erkennung von Defekten auf den Solarpaneelen und 3) Erkennung von Defekten außerhalb der Solarpaneelen. Während des Entwicklungsprozesses wurden modernste Techniken verwendet, und individuelle neuronale Netzwerke, wie Autoencoder von Grund auf neu entworfen und trainiert, um Anomalien auf den Solarpaneelen genau vorherzusagen.

Python Tensorflow Keras Autoencoder YOLO FastAPI
4 Monate
2021-02 - 2021-05

Deutsches Museum - VR tour object detection

Data Scientist Python NumPy OpenCV ...
Data Scientist

Das Ziel dieses Projekts ist es, Objekte in der 3D-Virtuellen Tour des Museums zu erkennen und mit der Museumsdatenbank zu verknüpfen.

Python NumPy OpenCV AWS ImageAI Scikit-learn TensorFlow
7 Monate
2020-04 - 2020-10

Edge Audio Analytics - MVP

Python NumPy Yaml ...

Wir bei Expert Analytics haben uns mit Statkraft zusammengeschlossen, um in einem Forschungs- und Entwicklungsprojekt die Nützlichkeit der akustischen Überwachung zur Messung des Gesundheitszustands von schweren Maschinen, insbesondere Wasserkraftgeneratoren, zu bewerten. Wir haben ein MVP für ein Audiosystem mit Siemens-Industriecomputern entwickelt. Das Edge-System wurde in einem Kraftwerk installiert, um die akustischen Emissionen von 3 Generatoren und 2 Transformatoren mit 8 Mikrofonen aufzuzeichnen. Die hochfrequenten Audiodaten (48k Abtastungen/s) werden vor Ort mit maschinellen Lernmodellen analysiert. Ein Edge-Backend-System erleichtert die Datenerfassung, Datenspeicherung, Modellplanung, Ergebnisübertragung in die Cloud, Edge-Flottenmanagement und Code-/Modellbereitstellung am Edge. Ich war für die Backend-Architektur und -gestaltung sowie die Auswahl der Audiotechnik verantwortlich. Darüber hinaus habe ich den größten Teil der Datenerfassung und den Edge-Compute-Engine implementiert, der die maschinellen Lernmodelle ausführt. Nach zwei Monaten Laufzeit haben wir bereits zwei besorgniserregende Fehlfunktionen in verschiedenen Geräten festgestellt.

Python NumPy Yaml Docker AWS ALSA Linux Linux Kernel MQTT FastAPI
5 Monate
2019-11 - 2020-03

Knowledge Graphs für Assets

Python NumPy Yaml ...

Bei diesem Projekt unterstützte ich die Entwicklung des Domänenmodells für eine Datenverarbeitungs-Engine für vorausschauende Wartungssimulationen. Darüber hinaus war ich Teil eines kleinen Teams, das den Kern eines standardisierten Domänenmodellierungssprache-Frameworks entworfen und implementiert hat, das auf viele Projekte angewendet werden konnte. Das Framework ermöglicht es, physische Domänen von Kundenassets zu modellieren und Änderungen im Laufe der Zeit zu verfolgen.

Python NumPy Yaml Json networkX DOT GraphViz Git DevOps
3 Monate
2019-08 - 2019-10

Fehlerursachenanalyse für Windräder

Data Scientist Python NumPy Statsmodel ...
Data Scientist
Zufällig ausfallende Ausrüstung in Windturbinen führte bei unserem Kunden zu Verlusten in Millionenhöhe. Mit der Analyse von Wetter- und Produktionsdaten haben wir die Ursache ermittelt und konnten Maßnahmen vorschlagen, um die verbleibende Ausrüstung zu erhalten und die Produktion aufrechtzuerhalten. Mit einem Lebensdauer-Vorhersagemodell konnten wir die verbleibende Lebensdauer jeder Turbine individuell schätzen. Dank der datengesteuerten Maßnahmen, die wir vorgeschlagen haben, konnte die Ausrüstung gerettet und die Verluste erheblich begrenzt werden.
Python NumPy Statsmodel ANOVA ARIMA Pandas SAP Shyft
4 Monate
2019-06 - 2019-09

Machine learning platform

Architekt, Entwickler, Data Scientist Python Yaml Json ...
Architekt, Entwickler, Data Scientist
Unser Kunde wollte eine gemeinsame Plattform zur Skalierung und Vereinfachung von Machine-Learning-Projekten von der explorativen Phase bis zur Produktion. Wir haben eine flexible und skalierbare Lösung entworfen und implementiert, die die Integration aller gängigen Machine-Learning-Bibliotheken in ein Framework ermöglicht. Mit unserem Framework können Machine-Learning-Workflows definiert, ausgeführt und unter Teams geteilt werden. Das einzigartige Merkmal ist, dass das schnelle und leichte Backend optimiert ist, um ML-Workflows in der Produktion auf den Systemen von unserm Kunden auszuführen. Dies ermöglicht einen schnellen Übergang von Prototypen zu validiertem und getestetem Produktionscode.
Python Yaml Json HDBSCAN Scicit-learn Keras Tensorflow Jenkins Git CI/CD FastAPI
2 Jahre 2 Monate
2017-08 - 2019-09

Vorrauschauende Wartung für Wasserkraftwerke

Architekt und Entwickler Python Bokeh NumPy ...
Architekt und Entwickler
Für unseren Kunden habe ich das Backend-System für die vorausschauende Wartung in Wasserkraft entwickelt. Das Backend-System umfasst ein versioniertes Domänenmodell, Infrastruktur zur Definition, Test, Ausführung und Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen, Datenmanagement und -visualisierung. Darüber hinaus habe ich bei der Datenanalyse und Implementierung des ersten vorausschauenden Wartungsmodells geholfen.
Tableau
Python Bokeh NumPy Json REST Azure SAP Git Jenkins
1 Jahr 7 Monate
2017-02 - 2018-08

Statkraft - Langfristige Energiemarkt Modellierung - Visualisierung

Architekt und Entwickler Python DOT GraphViz ...
Architekt und Entwickler

In Statkraft basiert das langfristige Energiemanagement auf numerischen Simulationen komplexer Wassersysteme, einschließlich Stauseen, Kraftwerken und Pumpen. Für die Analyse und Nutzung dieser Simulationsergebnisse werden Visualisierungstools benötigt. Das Ziel bestand darin, alle Daten auf bequeme und zugängliche Weise über Webdienste basierend auf Bokeh zu visualisieren. Das Projekt führte zu einer Dashboard-Suite, die eine schnelle und intuitive Erstellung von Web-Dashboards ermöglicht. Statkraft veröffentlichte die Suite als Open-Source-Software im Rahmen seiner Shyft-Anwendung. Die Dashboard-Suite verfügt über einen integrierten Zeitreihen-Viewer, um große Mengen von hochfrequenten Daten schnell und effektiv zu visualisieren. Außerdem sind Graphvisualisierungstools enthalten, die beispielsweise verwendet werden, um die Topologie beliebiger Wassersysteme zur Laufzeit automatisch zu generieren und zu visualisieren. Das Visualisierungstool wird nun von mehreren Projekten in Statkraft verwendet.

Python DOT GraphViz Bokeh NumPy XML Yaml Json Git Jenkins
4 Monate
2016-11 - 2017-02

European Space Agency - The Planck Legacy Archive Added Value Interface

Entwickler Python Docker ANOVA ...
Entwickler

Das Planck Legacy Archiv ist eine Website, die darauf abzielt, der breiten Öffentlichkeit die Möglichkeit zu geben, auf Daten des ESA-Planck-Satelliten zuzugreifen und sie zu nutzen. Im Jahr 2015 begann die ESA mit der Arbeit an der Implementierung einer Mehrwert-Schnittstelle für diese Website, die es den Benutzern ermöglichen soll, Daten online zu manipulieren und zu analysieren, bevor sie sie herunterladen, unter Verwendung verschiedener Datenbereinigungs- und Analysetechniken. Meine Rolle in diesem Projekt bestand darin, den Speicherverbrauch aller Analyse- und Kartenmanipulationsalgorithmen zu profilieren. Die Analyseergebnisse halfen dabei, die optimale Größe und Art der asynchronen Worker zu bestimmen, die auf allen virtuellen Maschinen gestartet wurden. Als Folge davon bearbeitet das System alle Benutzeranfragen auf effizienteste Weise.

Python Docker ANOVA Git Jenkins
5 Jahre 2 Monate
2011-09 - 2016-10

STARFiSh - stochastic arterial flow simulation

Architekt, Entwickler und Forscher Python XML Sphinx ...
Architekt, Entwickler und Forscher

STARFiSh ist ein Open-Source-Simulationsprogramm zur Simulation des Blutflusses in arteriellen Netzwerken mit stochastischen Eingangsparametern. Die Software kombiniert einen fortgeschrittenen eindimensionalen Fluid-Struktur-Interaktionscode mit Methoden zur Unsicherheitsquantifizierung und Sensitivitätsanalyse. Ich habe die Software im konzipiert und implementiert.


Mit STARFiSh wurden zahlreiche Forschungsarbeiten durchgeführt, unter anderem wurde die Auswirkung von altersbedingten Änderung der Arterien auf den Blutdruck im Herzen erforscht.


Hauptbestandteile der Software:

* Fluid-Struktur-Interaktion Simulator mit flexiblen Arterienmodellen

* Stoachstisches Framework für Unsicherheit- und Sensitivitätssanalyse mit Monte Carlo und Polynomial Chaos Methoden

* vnc: Tool zum Erstellen von arteriellen Netzwerken zur Simulation

* Echtzeitvisualisierung und 3d Visualisierung mit OpenGL

* Schwerkraft und Barorezeptor (Hormonelle Kontrolle des Blutdrucks)

* Maschinelles Lernen für Randbedingungen




Subversion
Python XML Sphinx NumPy SciPy GTK OpenGl ChaosPy DOT Random Forrest Monte Carlo Git HPC
2 Jahre 4 Monate
2008-04 - 2010-07

ve3 - virtuelle Inbetriebnahme

C++ Subversion GPU ...
Echtzeit-Simulationsoftware für die virtuelle Inbetriebnahme von Produktionssystemen, die den Materialfluss auf der Grundlage physikalischer Gesetze simuliert. Ich war mit der Implementierung der physikalischen Simulation von nicht festen Prozessgütern betraut. Darunter fallen unter anderem Flüssigkeiten basierend auf Smoothed-Particle-Hydrodynamik und Weichkörper. Hiermit können z.B. gefüllte Flaschen oder Schaumstoffe in der virtuellen Inbetriebnahme simuliert werden.
C++ Subversion GPU CUDA NVIDIA UnrealEngine

Aus- und Weiterbildung

Aus- und Weiterbildung

3 Jahre 1 Monat
2013-10 - 2016-10

PhD in Biomechanics

PhD, NTNU Trondheim, Norwegen
PhD
NTNU Trondheim, Norwegen

Uncertainty Quantification and Sensitivity Analysis of Cardiovascular Applications.


Arterial Blood Flow Simulations.

Position

Position

Ich habe in verschiedenen Rollen Erfahrung, von der technischen Projekt Leitung, Software Architecture, Data Science und KI programmierung bis hin zur gänigen Software-Engineering. Ich habe auch viele Projekte Beraten, auch in der frühen Phase und geholfen neue Projekte auf den Weg zu bringen.

Kompetenzen

Kompetenzen

Produkte / Standards / Erfahrungen / Methoden

SCRUM
Experte

Betriebssysteme

Linux
Experte
Windows
Experte
Mac
Fortgeschritten

Programmiersprachen

Python
Experte
C++
Basics
C
Basics

Datenbanken

PostgresSQL
Fortgeschritten
SQL
Fortgeschritten
HDF5
Experte
TimeScale
Fortgeschritten

Datenkommunikation

MQTT
Experte
REST
Experte

Hardware

Raspberry PI
Experte
Nvidia Jetson
Experte

Berechnung / Simulation / Versuch / Validierung

Fulid Structure Interactions
Experte
Partial Differential Equations
Experte
Numerical Solvers
Experte

Managementerfahrung in Unternehmen

Tech Lead
Experte
Geschäftsführer
Experte

Personalverantwortung

Geschäftsführer
Experte
Gruppenleiter
Experte

Branchen

Branchen

Hydropower, Energymarket, Healthcare, Machinery

Einsatzorte

Einsatzorte

München (+50km)
möglich

Projekte

Projekte

2 Jahre 8 Monate
2021-08 - heute

Früherkennung von neurologischen Erkrankungen durch Bewegungsanalyse mit KI

Data Scientist, Hardware Engineer, Architect, Software Engineer, Tech Lead Python Vue.js Vuetify ...
Data Scientist, Hardware Engineer, Architect, Software Engineer, Tech Lead
Frühzeitige Diagnose von Zerebralparese ist entscheidend für die zukünftige Entwicklung der Patienten. Ein menschlicher Experte kann die Zerebralparese genau diagnostizieren, indem er die Bewegungen eines Kindes für einen kurzen Zeitraum beobachtet. Ziel des PreMed-Projekts ist es, eine Anwendung unter Verwendung moderner künstlicher Intelligenztechniken zu entwickeln, um die Zerebralparese automatisch auf Videoaufnahmen der Patientenbewegungen zu erkennen. Wir haben ein umfassendes Werkzeug für Forscher entwickelt, um Patientenvideos aufzuzeichnen, Daten zum primären Server zu exportieren und zu importieren, sowie eine Webanwendung, die einen einfachen Zugriff auf die Daten ermöglicht. Darüber hinaus ermöglicht diese Anwendung Experten, die Videos zu diskutieren und zu kennzeichnen, die später zur Schulung eines Machine-Learning-Modells zur Diagnose einer Zerebralparese verwendet werden sollen. Das Projekt entspricht modernen Industriestandards im Backend, Frontend und bei der Datenspeicherung, um eine bessere Zugänglichkeit, Skalierbarkeit und Sicherheit zu gewährleisten. In den letzten Monaten haben wir mit dem Design der KI-Algorithmen begonnen.
Kinect DS Linux Nvidia
Python Vue.js Vuetify TypeScript Docker PostgreSQL Mediapipe FastAPI GitLab kubernetes Git hdf5 numpy Bildverarbeitung Datenkompression Berechtigungen
3 Jahre 6 Monate
2020-10 - heute

Edge Audio Analytics - Product development

Architekt, Developer Python NumPy Yaml ...
Architekt, Developer

Das Ziel dieses Projekts besteht darin, ein Produkt aus dem MVP für die Audioanalyse zu entwickeln. Ich war für die Architektur der Edge- und Cloud-Systeme verantwortlich. Wir haben eine Edge-Computing-Plattform entwickelt, die flexibel und skalierbar ist und mit KI-Modellen zur Bewertung des Zustands von Geräten durch bloßes Zuhören ausgestattet ist. Das Produkt ist jetzt verfügbar, und wir erkunden Anwendungsfälle in verschiedenen Branchen, von Wasserkraft über Recycling bis hin zur Steinmühlen-Industrie.

Python NumPy Yaml Docker AWS Azure ALSA K8 PyTorch PyAudio MLflow FastAPI Terraform Plotly Dash GitHub Actions MQTT Apache Arrow Terragrunt Helm DevOps pip Kubernetes PostgreSQL TimescaleDB
7 Monate
2023-02 - 2023-08

Anomalie Erkennung von Solarfelder anhand von Drohnenaufnahmen

Projektleitung, Data Scientist Python Tensorflow Keras ...
Projektleitung, Data Scientist

Nach der Installation von Photovoltaik-Anlagen werden die Solarpaneele auf Defekte überprüft. Diese Inspektion wird von einem menschlichen Experten durchgeführt, der die Solarpaneele visuell untersucht. Ziel des Projekts ist es, eine Anwendung unter Verwendung fortschrittlicher Computer-Vision-Techniken zu entwickeln, um Solarpaneele automatisch zu erkennen und Defekte in ihnen mithilfe von Drohnenaufnahmen zu identifizieren. Das Problem wurde in drei Teilaspekte unterteilt: 1) Erkennung von Solarpaneelen auf den Drohnenaufnahmen, 2) Erkennung von Defekten auf den Solarpaneelen und 3) Erkennung von Defekten außerhalb der Solarpaneelen. Während des Entwicklungsprozesses wurden modernste Techniken verwendet, und individuelle neuronale Netzwerke, wie Autoencoder von Grund auf neu entworfen und trainiert, um Anomalien auf den Solarpaneelen genau vorherzusagen.

Python Tensorflow Keras Autoencoder YOLO FastAPI
4 Monate
2021-02 - 2021-05

Deutsches Museum - VR tour object detection

Data Scientist Python NumPy OpenCV ...
Data Scientist

Das Ziel dieses Projekts ist es, Objekte in der 3D-Virtuellen Tour des Museums zu erkennen und mit der Museumsdatenbank zu verknüpfen.

Python NumPy OpenCV AWS ImageAI Scikit-learn TensorFlow
7 Monate
2020-04 - 2020-10

Edge Audio Analytics - MVP

Python NumPy Yaml ...

Wir bei Expert Analytics haben uns mit Statkraft zusammengeschlossen, um in einem Forschungs- und Entwicklungsprojekt die Nützlichkeit der akustischen Überwachung zur Messung des Gesundheitszustands von schweren Maschinen, insbesondere Wasserkraftgeneratoren, zu bewerten. Wir haben ein MVP für ein Audiosystem mit Siemens-Industriecomputern entwickelt. Das Edge-System wurde in einem Kraftwerk installiert, um die akustischen Emissionen von 3 Generatoren und 2 Transformatoren mit 8 Mikrofonen aufzuzeichnen. Die hochfrequenten Audiodaten (48k Abtastungen/s) werden vor Ort mit maschinellen Lernmodellen analysiert. Ein Edge-Backend-System erleichtert die Datenerfassung, Datenspeicherung, Modellplanung, Ergebnisübertragung in die Cloud, Edge-Flottenmanagement und Code-/Modellbereitstellung am Edge. Ich war für die Backend-Architektur und -gestaltung sowie die Auswahl der Audiotechnik verantwortlich. Darüber hinaus habe ich den größten Teil der Datenerfassung und den Edge-Compute-Engine implementiert, der die maschinellen Lernmodelle ausführt. Nach zwei Monaten Laufzeit haben wir bereits zwei besorgniserregende Fehlfunktionen in verschiedenen Geräten festgestellt.

Python NumPy Yaml Docker AWS ALSA Linux Linux Kernel MQTT FastAPI
5 Monate
2019-11 - 2020-03

Knowledge Graphs für Assets

Python NumPy Yaml ...

Bei diesem Projekt unterstützte ich die Entwicklung des Domänenmodells für eine Datenverarbeitungs-Engine für vorausschauende Wartungssimulationen. Darüber hinaus war ich Teil eines kleinen Teams, das den Kern eines standardisierten Domänenmodellierungssprache-Frameworks entworfen und implementiert hat, das auf viele Projekte angewendet werden konnte. Das Framework ermöglicht es, physische Domänen von Kundenassets zu modellieren und Änderungen im Laufe der Zeit zu verfolgen.

Python NumPy Yaml Json networkX DOT GraphViz Git DevOps
3 Monate
2019-08 - 2019-10

Fehlerursachenanalyse für Windräder

Data Scientist Python NumPy Statsmodel ...
Data Scientist
Zufällig ausfallende Ausrüstung in Windturbinen führte bei unserem Kunden zu Verlusten in Millionenhöhe. Mit der Analyse von Wetter- und Produktionsdaten haben wir die Ursache ermittelt und konnten Maßnahmen vorschlagen, um die verbleibende Ausrüstung zu erhalten und die Produktion aufrechtzuerhalten. Mit einem Lebensdauer-Vorhersagemodell konnten wir die verbleibende Lebensdauer jeder Turbine individuell schätzen. Dank der datengesteuerten Maßnahmen, die wir vorgeschlagen haben, konnte die Ausrüstung gerettet und die Verluste erheblich begrenzt werden.
Python NumPy Statsmodel ANOVA ARIMA Pandas SAP Shyft
4 Monate
2019-06 - 2019-09

Machine learning platform

Architekt, Entwickler, Data Scientist Python Yaml Json ...
Architekt, Entwickler, Data Scientist
Unser Kunde wollte eine gemeinsame Plattform zur Skalierung und Vereinfachung von Machine-Learning-Projekten von der explorativen Phase bis zur Produktion. Wir haben eine flexible und skalierbare Lösung entworfen und implementiert, die die Integration aller gängigen Machine-Learning-Bibliotheken in ein Framework ermöglicht. Mit unserem Framework können Machine-Learning-Workflows definiert, ausgeführt und unter Teams geteilt werden. Das einzigartige Merkmal ist, dass das schnelle und leichte Backend optimiert ist, um ML-Workflows in der Produktion auf den Systemen von unserm Kunden auszuführen. Dies ermöglicht einen schnellen Übergang von Prototypen zu validiertem und getestetem Produktionscode.
Python Yaml Json HDBSCAN Scicit-learn Keras Tensorflow Jenkins Git CI/CD FastAPI
2 Jahre 2 Monate
2017-08 - 2019-09

Vorrauschauende Wartung für Wasserkraftwerke

Architekt und Entwickler Python Bokeh NumPy ...
Architekt und Entwickler
Für unseren Kunden habe ich das Backend-System für die vorausschauende Wartung in Wasserkraft entwickelt. Das Backend-System umfasst ein versioniertes Domänenmodell, Infrastruktur zur Definition, Test, Ausführung und Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen, Datenmanagement und -visualisierung. Darüber hinaus habe ich bei der Datenanalyse und Implementierung des ersten vorausschauenden Wartungsmodells geholfen.
Tableau
Python Bokeh NumPy Json REST Azure SAP Git Jenkins
1 Jahr 7 Monate
2017-02 - 2018-08

Statkraft - Langfristige Energiemarkt Modellierung - Visualisierung

Architekt und Entwickler Python DOT GraphViz ...
Architekt und Entwickler

In Statkraft basiert das langfristige Energiemanagement auf numerischen Simulationen komplexer Wassersysteme, einschließlich Stauseen, Kraftwerken und Pumpen. Für die Analyse und Nutzung dieser Simulationsergebnisse werden Visualisierungstools benötigt. Das Ziel bestand darin, alle Daten auf bequeme und zugängliche Weise über Webdienste basierend auf Bokeh zu visualisieren. Das Projekt führte zu einer Dashboard-Suite, die eine schnelle und intuitive Erstellung von Web-Dashboards ermöglicht. Statkraft veröffentlichte die Suite als Open-Source-Software im Rahmen seiner Shyft-Anwendung. Die Dashboard-Suite verfügt über einen integrierten Zeitreihen-Viewer, um große Mengen von hochfrequenten Daten schnell und effektiv zu visualisieren. Außerdem sind Graphvisualisierungstools enthalten, die beispielsweise verwendet werden, um die Topologie beliebiger Wassersysteme zur Laufzeit automatisch zu generieren und zu visualisieren. Das Visualisierungstool wird nun von mehreren Projekten in Statkraft verwendet.

Python DOT GraphViz Bokeh NumPy XML Yaml Json Git Jenkins
4 Monate
2016-11 - 2017-02

European Space Agency - The Planck Legacy Archive Added Value Interface

Entwickler Python Docker ANOVA ...
Entwickler

Das Planck Legacy Archiv ist eine Website, die darauf abzielt, der breiten Öffentlichkeit die Möglichkeit zu geben, auf Daten des ESA-Planck-Satelliten zuzugreifen und sie zu nutzen. Im Jahr 2015 begann die ESA mit der Arbeit an der Implementierung einer Mehrwert-Schnittstelle für diese Website, die es den Benutzern ermöglichen soll, Daten online zu manipulieren und zu analysieren, bevor sie sie herunterladen, unter Verwendung verschiedener Datenbereinigungs- und Analysetechniken. Meine Rolle in diesem Projekt bestand darin, den Speicherverbrauch aller Analyse- und Kartenmanipulationsalgorithmen zu profilieren. Die Analyseergebnisse halfen dabei, die optimale Größe und Art der asynchronen Worker zu bestimmen, die auf allen virtuellen Maschinen gestartet wurden. Als Folge davon bearbeitet das System alle Benutzeranfragen auf effizienteste Weise.

Python Docker ANOVA Git Jenkins
5 Jahre 2 Monate
2011-09 - 2016-10

STARFiSh - stochastic arterial flow simulation

Architekt, Entwickler und Forscher Python XML Sphinx ...
Architekt, Entwickler und Forscher

STARFiSh ist ein Open-Source-Simulationsprogramm zur Simulation des Blutflusses in arteriellen Netzwerken mit stochastischen Eingangsparametern. Die Software kombiniert einen fortgeschrittenen eindimensionalen Fluid-Struktur-Interaktionscode mit Methoden zur Unsicherheitsquantifizierung und Sensitivitätsanalyse. Ich habe die Software im konzipiert und implementiert.


Mit STARFiSh wurden zahlreiche Forschungsarbeiten durchgeführt, unter anderem wurde die Auswirkung von altersbedingten Änderung der Arterien auf den Blutdruck im Herzen erforscht.


Hauptbestandteile der Software:

* Fluid-Struktur-Interaktion Simulator mit flexiblen Arterienmodellen

* Stoachstisches Framework für Unsicherheit- und Sensitivitätssanalyse mit Monte Carlo und Polynomial Chaos Methoden

* vnc: Tool zum Erstellen von arteriellen Netzwerken zur Simulation

* Echtzeitvisualisierung und 3d Visualisierung mit OpenGL

* Schwerkraft und Barorezeptor (Hormonelle Kontrolle des Blutdrucks)

* Maschinelles Lernen für Randbedingungen




Subversion
Python XML Sphinx NumPy SciPy GTK OpenGl ChaosPy DOT Random Forrest Monte Carlo Git HPC
2 Jahre 4 Monate
2008-04 - 2010-07

ve3 - virtuelle Inbetriebnahme

C++ Subversion GPU ...
Echtzeit-Simulationsoftware für die virtuelle Inbetriebnahme von Produktionssystemen, die den Materialfluss auf der Grundlage physikalischer Gesetze simuliert. Ich war mit der Implementierung der physikalischen Simulation von nicht festen Prozessgütern betraut. Darunter fallen unter anderem Flüssigkeiten basierend auf Smoothed-Particle-Hydrodynamik und Weichkörper. Hiermit können z.B. gefüllte Flaschen oder Schaumstoffe in der virtuellen Inbetriebnahme simuliert werden.
C++ Subversion GPU CUDA NVIDIA UnrealEngine

Aus- und Weiterbildung

Aus- und Weiterbildung

3 Jahre 1 Monat
2013-10 - 2016-10

PhD in Biomechanics

PhD, NTNU Trondheim, Norwegen
PhD
NTNU Trondheim, Norwegen

Uncertainty Quantification and Sensitivity Analysis of Cardiovascular Applications.


Arterial Blood Flow Simulations.

Position

Position

Ich habe in verschiedenen Rollen Erfahrung, von der technischen Projekt Leitung, Software Architecture, Data Science und KI programmierung bis hin zur gänigen Software-Engineering. Ich habe auch viele Projekte Beraten, auch in der frühen Phase und geholfen neue Projekte auf den Weg zu bringen.

Kompetenzen

Kompetenzen

Produkte / Standards / Erfahrungen / Methoden

SCRUM
Experte

Betriebssysteme

Linux
Experte
Windows
Experte
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Fortgeschritten

Programmiersprachen

Python
Experte
C++
Basics
C
Basics

Datenbanken

PostgresSQL
Fortgeschritten
SQL
Fortgeschritten
HDF5
Experte
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Fortgeschritten

Datenkommunikation

MQTT
Experte
REST
Experte

Hardware

Raspberry PI
Experte
Nvidia Jetson
Experte

Berechnung / Simulation / Versuch / Validierung

Fulid Structure Interactions
Experte
Partial Differential Equations
Experte
Numerical Solvers
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