Profilbild von Daniel Hoeltgen Data Science & Machine Learning, Data Engineering, IoT Solutions, Cloud aus Hamburg

Daniel Höltgen

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Letztes Update: 23.06.2022

Data Science & Machine Learning, Data Engineering, IoT Solutions, Cloud

Firma: DARCBLUE
Abschluss: M.Sc. Maschinenbau
Stunden-/Tagessatz: anzeigen
Sprachkenntnisse: deutsch (Muttersprache) | englisch (verhandlungssicher) | spanisch (Grundkenntnisse) | tschechisch (Grundkenntnisse)

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DARCBLUE Daniel Höltgen Kompetenzprofil 2022-02.pdf

Skills

Zu den Beratungsschwerpunkten gehören:
  • Data Science & Machine Learning
  • Data Engineering
  • IoT Solutions
  • Cloud Architecture
  • Cloud Technologie: Microsoft Azure Cloud
  • Datenbanken: Azure Synapse, CosmosDB
  • Programmiersprachen: Python
  • DevOps Tools: Azure DevOps, Gitlab, Jira, Confluence
  • Arbeitsmethoden: Scrum, Kanban, Wasserfall
  • Sonstige Erfahrungen: Mikrokontroller, Speicherprogrammierbare Steuerungen (SPS), Computer Aided Design (CAD), Robot Operating System (ROS)

Projekthistorie

07/2021 - 12/2021
Buildchainmanagement mit besonderen Anforderungen an Sicherheit und Datenschutz
Rolle: System Administrator DevOps

Der Auftraggeber stellt höchste Anforderungen an die Sicherheit und den Datenschutz der internen IT-Systeme. In verschiedenen Abteilungen werden Softwarelösungen zur Verwaltung von sensiblen Daten entwickelt. Es galt sicherzustellen, dass eine den hohen Anforderungen entsprechende Infrastruktur vorliegt, die gleichzeitig eine effiziente Softwareentwicklung und Datenverarbeitung unter Ausschluss des Internets ermöglicht.

Zu den Aufgaben des Buildchainmanagement Teams gehörte die Zusammenarbeit mit verschiedenen Softwarelösungen bereitstellenden Abteilungen. Es galt Verbesserungsvorschläge zu diskutieren und umzusetzen sowie mögliche Komplikationen zu beheben. Beispielweise musste bei Lösungen stets sichergestellt werden, dass nur den Anforderungen entsprechende Repositories für die Entwickler bereitstehen. Neue Software durchlief einen vom Buildchainmanagement durchgeführten Prüfungsprozess bevor diese im internen Netzwerk bereitgestellt werden konnte.

02/2020 - 06/2020
Projektleitung der Task Force Controlling IFRS 15 - International Revenue Recognition Programme
Die Umstellung der Buchhaltung auf den neuen IFRS 15 (International Financial Reporting Standard) stellt für die Vodafone ihre seither größte Accountingund Bilanzierungsänderung dar, die sie bisher durchlaufen hat. Viele Abteilungen müssen über Jahre zusammenarbeiten um die Umstellung zu bewerkstelligen.

Rollen: Data Scientist, Data Analyst
Als Teil des Analysten Teams in der Taskforce, gehörte zu den Aufgaben die Analyse von Buchhaltungsdaten, die Aufdeckung von Anomalien und Kommunikation der Ergebnisse an das Management. Als besonderer Erfolg ist die Automatisierung von repetitiven Prozessen zu nennen, welche bei manueller Bearbeitung sehr zeitintensiv und fehleranfällig waren. Dazu wurde ein Tool mit einfach zu bedienender grafischer Oberfläche entwickelt, mit dessen Hilfe Stakeholder eigenständig Prozesse durchführen können. Zudem erleichterte das Tool eine Standardisierung der Daten, wodurch eine nachhaltige Effizienzsteigerung erreicht werden konnte.

10/2019 - 02/2020
Transfer von Sensor und Aktordaten aus Process Control Systemen bzw. Speicherprogrammierbaren Steuerungen in die Azure Cloud
Unter dem Begriff Industrial Internet of Things (IoT) wird die Vernetzung von Industrieanalagen, einschließlich Produktionssystemen verstanden. Letztere werden durch Speicherprogrammierbare Steuerungen (SPS bzw. engl. PLC) gesteuert. Durch zunehmende Vernetzung können Daten gesammelt und ausgewertet werden, um beispielsweise Prozesse zu Optimieren oder Störfälle vorherzusagen (Predictive Maintenance). Um diese Potenziale zu nutzen, bieten moderne SPS Schnittstellen für IIoT Anwendungen an. Produktionsanlagen werden jedoch oft über einen sehr langen Zeitraum abgeschrieben und sind nur umständlich auszutauschen, weshalb viele derartige Legacy Geräte noch heute im Einsatz sind. Ziel des Projekts war es, solche Geräte IoT fähig zu machen und die generierten Daten in Microsoft Azure auszuwerten.

Rollen: Automatisierungsingenieur, Softwareentwickler Das Projekt umfasste die komplette Entwicklung eines Demonstrations-Geräts zwecks Proof of Concept und Veranschaulichung für Kunden. Basierend auf einem Aufbau, der eine Produktionsanlage repräsentiert, wurde eine Lösung entwickelt, die auf der bestehenden Anlage aufsetzt – somit integriert werden kann, ohne Änderungen an bestehender Hardware oder bestehendem Code vorzunehmen. Als Demonstrations-Anwendungsfall wurde eine Störfallvorhersage realisiert. Dazu werden die Daten in die Azure Cloud gestreamt und in Echtzeit mittels eines KI Algorithmus analysiert. Neben der Visualisierung der Daten, ermöglicht das System auch die direkte Weitergabe der Störmeldung an die SPS.

Zeitliche und räumliche Verfügbarkeit

Hohe Reisebereitschaft in DACH Region.
Remote Arbeit möglich.

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