Data Scientist / Data Engineer
Qudosoft GmbH / dataqube GmbH
(Konsumgüter und Handel, 10-50 Mitarbeiter)
Schlagwörter
Skills
Fachgebiete
Abgeschlossene Projekte
Produktempfehlungen in einem mandantenfähigen Onlineshop:
- Software Engineering
- Data Science
- Data Engineering
- Data Analysis
- Big Data
- eCommerce
- A/B Testing
- HPC Simulations
- Machine Learning
- Deep Learning
- Microservices
- Uplift Modeling
- Causal Inference
Abgeschlossene Projekte
Produktempfehlungen in einem mandantenfähigen Onlineshop:
- Entwicklung mehrerer Arten von Produktempfehlungen, die an verschiedenen Stellen der Customer Journey angezeigt wurden: Personalisierte Empfehlungen basierend auf dem Live-Kundenverhalten, ähnliche Produkte basierend auf visuellen Ähnlichkeiten, etc.
- Ablösung einer existierenden kommerziellen Recommendation Engine bei gleichzeitiger Beibehaltung oder Erhöhung aller wichtigen KPIs (Click-through Rate, Add-to-carts, Umsatz)
- Erhöhung der Klickrate um bis zu 20% durch Implementierung eines selbstlernenden, auf Kundenverhalten basierenden Umsortierungsalgorithmus
- Entwicklung eines Systems, das basierend auf historischen und Sessiondaten des Kunden entscheidet, ob ein Gutschein angezeigt werden soll
- Architektur von Datenpipelines, um ein Uplift Model mit der Zielvariable "durch Anzeige eines Gutscheins erwarteter Uplift im Nettoumsatz" zu trainieren
- Entwicklung eines Microservice, der auf Basis dieses Modells in Millisekunden-Latenz entscheidet, ob ein Gutschein angezeigt werden soll
- Erhöhung von Umsatz und Gewinn bei gleichzeitig reduzierter Gutscheinquote im Vergleich zu einer statischen Ausspielung an alle Kunden
- Design und Implementierung einer Kappa-Architektur (Realtime Stream Processing / Analysen auf historischen Datenmengen)
- Nutzung von Trackingdaten, um Echtzeit-Kundenprofile zu bilden und Inhalte im Onlineshop zu personalisieren
- Speichern der Daten im Avro- und Parquet-Format um hohe Performanz, niedrige Latenz sowie Schema-Evolution zu ermöglichen
- Java
- Scala
- Python
- C++
- Javascript
Projekthistorie
04/2015
-
07/2022
- Softwareentwicklung
- Design und Implementierung von System- und Datenarchitekturen
- Entwicklung von Datenpipelines: Import, Aggregation und Bereitstellung großer Datenmengen
- Datenanalyse und -visualisierung
- Training, Bewertung und Optimierung von Machine Learning Modellen
- Bereitstellen von Modellen in hochverfügbaren Services, um automatisierte Entscheidungen zu treffen
08/2010
-
03/2015
Research Associate
Heidelberg University
(Öffentlicher Dienst, < 10 Mitarbeiter)
- Mitglied der Graduiertenschulen Bernstein Center for Computational Neuroscience Heidelberg/Mannheim und HGS MathComp
- Entwicklung eines Algorithmus, der die Ausbreitung von Signalen im Extrazellulärraum des Gehirns simuliert
- Entwicklung eines neuen Modells, das die Ausbreitung der Signale auf Basis von Ionenströmen (Elektrodiffusion) ermittelt und daher sehr viel genauer (und rechenaufwändiger) ist als aktuell in der Literatur verwendete Modelle
- Verwendung von Clustercomputern und speziellen Lösungsmethoden, um die Simulation zu parallelisieren und den Zeitbedarf massiv zu reduzieren
Reisebereitschaft
Verfügbar in den Ländern
Deutschland und Österreich
Verfügbar für Full Remote Projekte (gern mit regelmäßigen Vor-Ort-Besuchen nach Absprache)
Sonstige Angaben
Meine Dissertation und Publikationen sind unter meiner ORCID zu finden: https://orcid.org/0000-0001-9631-7026
