Profilbild von DrIngThomas Low Experte für Machine Learning | Suchmaschinen | Data Science aus Magdeburg

Dr.-Ing. Thomas Low

verfügbar

Letztes Update: 12.01.2024

Experte für Machine Learning | Suchmaschinen | Data Science

Firma: knopflogik GmbH
Abschluss: Dr.-Ing., Diplom-Informatik
Stunden-/Tagessatz: anzeigen
Sprachkenntnisse: deutsch (Muttersprache) | englisch (verhandlungssicher)

Dateianlagen

2023-01-05-CV_010523.pdf

Skills

Maschinelles Lernen & KI
Wissenschaftliches Verständnis aktueller Lernverfahren und Evaluationsmethoden
  • Neuronale Netze, Deep Learning, Transformer-Modelle, Random Forests, Support Vector Machines, Naive Bayes, Bootstrapping, Multidimensionale Skalierung, Stochastic Neighbor Embedding, Procrustes Analysis
  • Crossvalidation, Overfitting, Imbalanced Data
Praktische Erfahrung mit
  • Python: Scikit-Learn, Numpy, Pandas, Tensorflow, pyTorch, Transformers, matplotlib, plotly
Suchmaschinen, Natural Language Processing und Bildverarbeitung
Wissenschaftliches Verständis aktueller Indexstrukturen und Sprachmodelle
  • Volltextindexierung, Ranking-Funktionen, Evaluationsmethoden
  • Ähnlichkeitssuche, Approximate Nearest Neighbour Search
  • Ontologien, Linked Data, RDF
  • Bildsuche, Feature Extraktion, Bildverarbeitung, Industriekameras
Praktische Erfahrung mit
  • Apache Solr, Elastic Search, Vespa, Postgres Full-Text Search
  • Java: Lucene, Apache Tika, Apache Jena
  • Python: Gensim, spacy, pyTorch, nltk, Annif, rdflib
  • C++: OpenCV, OpenGL Shader Language, GigE Vision
Full-Stack & UX Design
Wissenschaftliches Verständnis zum Design, der Entwicklung und Evaluierung von interaktiven UIs
  • Studiendesign, Fragebögen, Evaluierung, SUS score, Eye-Tracking (Tobii), Log-Analyse
Praktische Erfahrung mit
  • Micro-Services, REST, SQL, NoSQL
  • Javascript: Typescript, React, Redux, RxJS, Express, jQuery
  • Python: Django, Flask
  • Java: Jetty, Tomcat, Spring, JSF, Hibernate, Apache ActiveMQ
  • Datenbanken: Postgres, MariaDb, MongoDb, Redis, Neo4j
Sonstiges
  • Devops: Gitlab CI, Docker, Rancher, Kubernetes, Nagios
  • Linux: Fedora, CentOS, Ubuntu, Debian, Nginx, Apache, Iptables, Firewalld, Systemd

Projekthistorie

07/2021 - 12/2022
Machbarkeitsstudie zur Maschinellen Klassifizierung bibliographischer Werke
SLUB Dresden (Öffentlicher Dienst, 250-500 Mitarbeiter)

Entwicklung einer Python-Bibliothek zum Vergleich aktueller Verfahren des Maschinellen Lernens zur automatischen Klassifizierung von Volltextdokumenten der Qucosa-Datenbasis.

Eingesetzte Technologien: Python, Scikit-Learn, Annif, pyTorch, Transformers, Pandas, Rdflib, Elastic Search

10/2010 - 01/2022
Dissertation im Bereich Suche und Exploration von großen Datenräumen
Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg (Öffentlicher Dienst, 5000-10.000 Mitarbeiter)

Forschung zur Kombination von Verfahren des Maschinellen Lernens und Suchtechnologien, insbesondere im Bereich Dimensionalitätsreduktion, interaktive Such-User-Interfaces für Dokumenten- und Bilddaten, semantische Suche mit Ontologien, und Intentionserkennung mit Hilfe von Eye-Tracking.

12 wissenschaftliche Publikationen mit über 100 Zitationen

Eingesetzte Technologien: Python, Scikit-Learn, Numpy, Pandas, Tensorflow, Django, Java, Lucene, Apache Jena, Apache Tika, Nltk, Spring, JSF, jQuery, Websocket, Docker

01/2017 - 03/2020
Konzeption und Entwicklung eines Qualitätssicherungssystems
Automobilhersteller (Automobil und Fahrzeugbau, >10.000 Mitarbeiter)

Entwicklung von Bildanalysealgorithmen, Klassifikationsverfahren und interaktiven Visualisierungen als Teil eines Pilotprojekts zur Qualitätssicherung bei der Produktion von Fahrzeugkarosserien.

Eingesetzte Technologien: C++, OpenCV, OpenGL, GigE Vision

01/2018 - 01/2020
Weiterbildungskurse zum Thema Machine Learning und Deep Learning
Automobilhersteller (Automobil und Fahrzeugbau, >10.000 Mitarbeiter)

Konzeption, Präsentation und Diskussion der Seminarinhalte zu den Grundlagen, verschiedene Lernverfahren, Evaluationsmethoden inkl. Praxisbeispielen in der No-Code Plattform KNIME sowie Python, Scikit-Learn und Tensorflow

01/2017 - 01/2018
Entwicklung eines interaktiven Suchwerkzeugs zur Technologierecherche
Automobilhersteller (Automobil und Fahrzeugbau, >10.000 Mitarbeiter)

Entwicklung einer Java Spring JSF Web-Anwendung zur Suche und Recherche im Web sowie in lokalen Ontologien.

Eingesetzte Technologien: Java, Spring, JSF, Lucene, Neo4j, Hibernate, jQuery, D3js

Reisebereitschaft

Verfügbar in den Ländern Deutschland
mindestens 80-100% Remote bis maximal 150km um Magdeburg
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