Data Engineerung / Data Science
(Energie, Wasser und Umwelt, >10.000 Mitarbeiter)
Schlagwörter
Skills
Software-Entwicklung, Data Science & Engineering, Machine Learning, Algorithmik, Bildverarbeitung, Computer Vision, Python, C++, Scala, R, SQL, shell scripts, Spark, Pandas, Scikit-learn, OpenCV, Git, Azure, Databricks, Docker, Jira, Confluence, Eclipse, PyCharm, VS Code
Projekthistorie
02/2021
-
bis jetzt
- Betreuung und Ausarbeitung verschiedener Machine-Learning-Anwendungen von der Problemstellungsanalyse bis zur operativen Umsetzung
- Statistische Analyse von statischen Daten und Zeitreihendaten
- Umsetzung der Modelle sowohl als Explorations- als auch Produktivcode
- Pflege von Datenaufbereitungs- und Feature-Engineering-Pipelines
- Design und Implementierung von Machine-Learning-Lösungen zur Fehlervorhersage
- Konzeption des Software-Designs
- Fehleranalyse und -behebung für Produktivlösungen
- Analyse und graphische Präsentation von Ergebnissen, u.a. in Dashboards
- Migration bestehender Produktiv-Lösungen von HDInsight zu Databricks
- Code Reviews
07/2022
-
04/2023
Computer Vision
(Energie, Wasser und Umwelt, >10.000 Mitarbeiter)
- Entwicklung einer Machine-Learning-basierten Analyse von Satellitenbildern
- Implementierung von Funktionalitäten zur Bildvorverarbeitung
- Untersuchung von Augmentierungsverfahren zur Optimierung der Modellperformanz
- Entwicklung eines anwendungsspezifischen Bild-Registrierungs-Algorithmus
- Erstellung und Konfiguration von Azure-ML-Pipelines
- Ergebnisvalidierung und Problemanalyse
- Laufzeitanalyse und -optimierung
- Entwicklung von Unit-Tests
- Code-Reviewing
09/2020
-
09/2020
Data Engineering
E.ON Energie Deutschland GmbH
(Energie, Wasser und Umwelt)
Implementation of a Python package for marketing control optimization on the basis of a non-linear regression modelling
- Implementation of the regression model in Python based on a prototype developed with R
- Implementation of a Genetic Algorithm for heuristic optimization
- Design of the software architecture
- Automatization of data transformation processes
- Automated generation of validation plots
- Unit test implementation
- Development of profiling and benchmarking tests for runtime optimization
- Code documentation
Python (Scikit-learn, Pandas, NumPy, SciPy, statsmodels), Jupyter, Git, GitLab, Sphinx, PyCharm
03/2018
-
06/2019
Bildverarbeitung
Qiagen
(Pharma und Medizintechnik)
Entwicklung eines Bildverarbeitungsmoduls im Rahmen einer Mikroservice-basierten
Biotechnologie-Software-Suite
C++, Python, Shell-Skripte, Docker, Git, Markdown, UML, Bitbucket, Jira, Polarion, Confluence
Biotechnologie-Software-Suite
- Code-Migration von Windows nach Linux
- Schnittstellenimplementierung für Komponenten der Microservice-Architektur
- Überarbeitung und Optimierung von Bildverarbeitungsalgorithmen u.a. im Hinblick auf Laufzeit- und Speichereffizienz
- Konzeption und Implementierung von Test- und Validierungsstrategien
- Pflege und Erweiterung der Software-Dokumentation
- Code-Reviewing
C++, Python, Shell-Skripte, Docker, Git, Markdown, UML, Bitbucket, Jira, Polarion, Confluence
11/2016
-
02/2018
Parallelisierung / Skalierung
Universität Hamburg
Optimierung eines Verfahrens zur Identifizierung ähnlicher Proteinbindetaschen im Hinblick auf die Verarbeitung großer Eingabedatenmengen
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Automatisierung und Parallelisierung von Vorberechnungen zur Vorhaltung von Ergebnisdaten
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Entwicklung von Datenbanken zur Verwaltung von Eingabe- und Ergebnisdaten
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Algorithmische und technische Laufzeitoptimierung
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Methodische Optimierung des Bindetaschenvergleichs
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Erstellung von Test- und Trainingsdatensätzen
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Trainieren der Scoring-Funktion
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Konzeption und Umsetzung von Test- und Validierungsstrategien
C++, Scala, Python, R, SQL, Git, Gerrit, Eclipse, IntelliJ IDEA, PyCharm
05/2014
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01/2016
Datenbank-Entwicklung
Universität Hamburg
Entwicklung einer Software zur Suche von ähnlichen Proteinen in biologischen Struktur-Datenbanken und zur automatisierte Erstellung und Aufbereitung von Datensätzen
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Konzeption eines relationalen Datenbankschemas zur effizienten Verwaltung der für die Problemstellung relevanten Daten
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Extraktion und Transformation der Quelldaten aus öffentlich zugänglichen Datenbanken und Einspielen der aufbereiteten Daten in die Zieldatenbank der entwickelten Software
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Etablierung einer periodischen Aktualisierung der Datenbank
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Implementierung und Integration diverser Filter- und Selektionsfunktionalitäten
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Entwurf und Implementierung von Test- und Validierungsverfahren zur Analyse der resultierenden Anwendungs-Software
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Automatisierte Auswertung und Visualisierung der Ergebnisdaten
Datenbank-, Algorithmen- und Software-Entwicklung, Data Mining
C++, Python, R, SQL, ETL, Git, Gerrit, Eclipse, PyCharm
09/2013
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06/2014
Data Mining
Universität Hamburg
Mustererkennung in molekularen Datensätzen
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Detektion ähnlicher Strukturen innerhalb eines Datensatzes sowie Ableitung differenzierender Muster zur Abgrenzung von Negativbeispielen
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Adaption, Erweiterung und Implementierung etablierter Data-Mining-Verfahren zur Ableitung generischer Muster in graph-basierten Molekülrepräsentationen
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Konzeption und Implementierung von Testverfahren
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Integration in hausinterne Anwendungs-Software und GUI-Anbindung
Data-Mining, Algorithmen-Entwicklung, Software-Entwicklung
C++, Python, Data Mining, Git, Gerrit, Eclipse, PyCharm
06/2012
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08/2013
Algorithmen-Entwicklung
Universität Hamburg
(Öffentlicher Dienst)
Entwicklung eines Algorithmus zur Alignierung von Proteinkonformationen
C++, R, Git, Eclipse
- Ursachenanalyse zur Identifikation methodischer Defizite bestehender Verfahren
- Konzeption und Implementierung einer anwendungsfokussierten Lösungsstrategie
- Auswahl und Aufbereitung von Testdatensätzen
- Statistische Korrektheits- und Performanzanalyse des resultierenden Software-Moduls
- Automatisierte Auswertung und Visualisierung der Ergebnisdaten
C++, R, Git, Eclipse
09/2010
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05/2012
Predictive Modeling
Universität Hamburg
Entwicklung und Implementierung eines Software-Moduls zur Analyse und Vorhersage von molekularen Interaktionen auf Grundlage biologischer Strukturdaten
C++, R, Ruby, Git, Eclipse
- Konzeptionelle Optimierung und Trainieren einer Scoring-Funktion zur Bewertung molekularer Interaktionen
- Entwicklung eines heuristischen Optimierungsverfahrens zur Lösung zyklischer Abhängigkeiten in komplexen Netzwerken
- Entwurf und Implementierung von Test- und Validierungsverfahren zur Analyse der Vorhersageleistung
- Automatisierte Auswertung und Visualisierung der Ergebnisdaten
C++, R, Ruby, Git, Eclipse
05/2010
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08/2010
Software-Entwicklung
BioSolveIT GmbH
Weiterentwicklung eines Vorhersageverfahrens zur Analyse von Wasserstoffpositionen
C++, Git, Eclipse
- Vereinheitlichung und Erweiterung des Funktionsumfangs
- Implementierung der entwickelten Konzepte und Integration in die bestehende Software-Bibliothek
- Anbindung der erweiterten Software-Bibliothek in die hausintern entwickelte Software-Plattform
- Konzeption und Ausarbeitung von Testverfahren für die entwickelten Softwarekomponenten
C++, Git, Eclipse
Reisebereitschaft
Verfügbar in den Ländern
Deutschland, Österreich, Schweiz, Dänemark und Niederlande
