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Profilbild von Christian Lamberty Data Science Experte aus Mainz

Christian Lamberty

Mainz
verfügbar

Letztes Update: 14.05.2025

Data Science Experte

Abschluss: Master of Science
Stunden-/Tagessatz: anzeigen
Sprachkenntnisse: Deutsch (Muttersprache) | Englisch (verhandlungssicher)

Schlagwörter

Künstliche Intelligenz Java Javascript Algorithmus Test Automation Microsoft Azure Bash Shell C++ Code-Review Datenverarbeitung + 41 weitere Schlagwörter anzeigen

Dateianlagen

Christian-Lamberty-Lebenslauf_280425.pdf

Skills

  • Programmiersprachen
    • Python, Java, Kotlin, Javascript, C/C++, R
  • Datenbank- & Indexsysteme
    • MYSQL, MSSQL, MongoDB, ElasticSearch, Azure Data Lake
  • Entwicklung & Deployment
    • Git, Docker, Kubernetes, Helm, Ansible, Unix Shell (Bash), Jenkins, Gitlab Runner, Azure, Google Cloud Platform (GCP)
  • Visualisierungssoftware
    • Kibana, Grafana, Matplotlib, Seaborn, PowerBI
  • Bibliotheken & Frameworks
    • PyTorch, Tensorflow, Scikit-Learn, Keras, Pandas, SpaCy, gensim, LangChain, WEKA, Flask, Node.js, Vue.js, Stencil
  • Methodik
    • Scrum, Kanban, CI/CD Pipeline, Code Reviews, Test Automation, Product Lifecycle Management
  • Konzeption, Umsetzung und Bewertung von Softwarelösungen in den Bereichen
    • Data Science (Machine Learning, Data Mining)
    • KI (künstliche Intelligenz)
    • Algorithmik

Projekthistorie

07/2023 - 12/2024
AI Engineer
(Versicherungen, >10.000 Mitarbeiter)
Entwicklung einer Applikation zur Dokument-Suche als Chatbot-Interface (RAG-System).

Tools: Azure Cloud, Azure Cognitive Search, OpenAI Studio, GPT-3.5, Kotlin, Spring, Stencil, Javascript, Kubernetes, GitHub Actions
03/2023 - 06/2023
AI Engineer
(Versicherungen, >10.000 Mitarbeiter)
Entwicklung einer Applikation zur Erstellung personalisierter Emails mittels generativer KI.

Tools: Azure Cloud, OpenAI Studio, GPT-3.5, Kotlin, Spring, Stencil, Javascript, Kubernetes, GitHub Actions
04/2022 - 12/2022
Elastic Stack Consultant
(Öffentlicher Dienst, >10.000 Mitarbeiter)
Datenerfassung und Datenanalyse von sicherheitsrelevanten Informationen aus verschiedenen Datenquellen.

Tools: Elastic Stack (Logstash, Elasticsearch), Python, jQWidgets, Quasar, Syncfusion, Webix
01/2022 - 08/2022
Elastic Stack Consultant
(Versicherungen, >10.000 Mitarbeiter)
Review, Optimierung und Umsetzung von Elastic Stack insbesondere Logstash Pipelines und Data Parsing, Index management, Sicherheitskonzepten sowie Application Performance Monitoring, Dokumentation und Wissenstransfer.

Tools: Elastic Stack (Logstash, Kibana, Elasticsearch, Ansible, Kafka)
10/2020 - 06/2022
Elastic Stack Consultant
(Internet und Informationstechnologie, >10.000 Mitarbeiter)
Aufbau, Konfiguration und Integration eines Elasticsearch Open Distro Clusters sowie eines Crawlers zur Integration diverser Datenquellen und Anbindung an die interne Suchfunktion zur Verwirklichung einer High-Performance / High-Availability Search Solution.

Tools: Elasticsearch Open Distro, Kibana Open Distro, Kubernetes, Helm, Gardener, Azure Cloud, Node.js
01/2021 - 03/2021
Elastic Search Consultant
(Pharma und Medizintechnik, 50-250 Mitarbeiter)
Überarbeitung und Verbesserung der Abfragelogiken in Elasticsearch und Bereitstellung von Analysedashboards in Kibana.

Tools: Elastic Stack (Elasticsearch, Kibana), Python
03/2018 - 03/2020
Elastic Stack Consultant
(Öffentlicher Dienst, 1000-5000 Mitarbeiter)
Überwachung von sicherheitsrelevanten Informationen durch ein benutzerbasiertes Dashboard. Integration verschiedener Datenquellen, umfassende Datenanalyse und Visualisierung.

Tools: Elastic Stack (Logstash, Elasticsearch, Kibana), Grafana, Python
08/2019 - 10/2019
AI Engineer
(Industrie und Maschinenbau, 50-250 Mitarbeiter)
Erhobene Daten aus einem Beratungsprozess zu den unternehmensinternen Prozessabläufen werden automatisiert voranalysiert, um eine schnelle Auswertung über häufig genannte Aussagen zu erhalten.

Tools: Python, spacy.io, Elasticsearch, Kibana
08/2017 - 12/2018
Elastic Search Consultant
(Marketing, PR und Design, 50-250 Mitarbeiter)
Optimierung der Suchergebnisse und der Benutzerfreundlichkeit durch Integration von Suchvorschlägen und Vervollständigung von Eingaben mit Hilfe von Elasticsearch für mehrere Webseiten eines Automobilkonzerns.

Tools: Elastic Stack (Elasticsearch, Kibana), Python
11/2017 - 12/2017
AI Engineer
(Telekommunikation, 10-50 Mitarbeiter)
Automatisierte Kategorisierung von E-Mails in vordefinierte Unterkategorien des T-Online Posteingangs unter Verwendung von diversen Text-Klassifikationsmodellen innerhalb einer Spark Umgebung.

Tools: Python, Tensorflow, scikit-learn, NLP-Methoden

Reisebereitschaft

Verfügbar in den Ländern Deutschland
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