Full-Stack Web Developer (✅ Angular, Spring Boot, Python, SQL, Docker)

Im Rahmen eines Kooperationsprojekts mit dem Landschaftsverband Westfalen-Lippe (LWL) und dem Landschaftsverband Rheinland (LVR), die u.a. für Inklusion und die Verteilung von Sozialhilfen in ganz NRW zuständig sind, sollte die Wirksamkeit von Process Mining für interne Geschäftsprozesse untersucht werden. Dafür wurden über 50.000 Geschäftsvorfälle aus einem Antragsprozess zur Verfügung gestellt. Neben Problemen mit der Datenqualität war auch die Erforderlichkeit von spezifischem Domain-Wissen bei der Analyse eine Herausforderung. Dennoch gelang es, die Daten erfolgreich auszuwerten und insbesondere die Konformität des gegebenen Ist-Prozesses mit dem Soll-Prozess zu bestimmen. Dafür wurde eine neue wissenschaftliche Methode entwickelt, die es ermöglicht, Abweichungen vom Soll-Prozess auf BPMN Modellen darzustellen. Die Kooperationspartner waren schwer beeindruckt und werden in Zukunft auf Process Mining setzen.

✓ Design und Implementierung von Software-Komponenten zur Prozessanalyse in einem Angular basierten Frontend Stack: Html, CSS, Typescript, Bootstrap, Angular Material, D3.js, bpmn.js.
✓ Implementierung von effizienten Algorithmen zur Datenanalyse und von Funktionen zum Datenmanagement in einem Python-Flask basierten Backend-Webservice
✓ Agiles Aufgabenmanagement via Jira. Teilnahme an biwöchentlichen Scrum-Meetings zur Diskussion von Kundenwünschen und dem aktuellen Stand der Entwicklung.

Beschreibung: In diesem Projekt wurde eine Web Plattform entwickelt mit dem Ziel,
Fahrzeuginteressenten und Fahrzeugkenner zusammenzubringen. Wenn ein potentieller
Fahrzeugkäufer gerne einen Gutachter vor Ort bei einem Gebrauchtwagen haben wollte,
konnte dieser über die Plattform so einen finden und gegen Bezahlung zum Wagen
schicken. Die Kommunikation mit Bild und Schrift und die Bezahlung werden über die
Plattform abgewickelt.

Aufgaben:
• Einrichten von CentOS dedicated root Servern von Hetzner
• Traefik Reverse Proxy Einrichtung
• Dockerisierung von Vue.js Frontend und Node.js Backend sowie weiteren Microservices
mit Compose Files
• Jenkins Pipelines schreiben
• GitLab Webhooks einrichten

Dieses Projekt hatte die klare Zielformulierung, einen Algorithmus zu entwickeln, welcher die ideale Rundenzeit eines Wagens auf Grundlage seiner Parameter vorhersehen kann. Bei der Entwicklung gab es mehrere Schwierigkeiten, die es zu lösen galt. Als Beispiel sei genannt, dass die Gefahr bestand, dass das Modell sich zu sehr auf die Trainingsdaten verlässt und nicht sonderlich gut bei neuen, noch nie zuvor gesehenen Daten abschneiden würde. Außerdem musste ein Weg gefunden werden, die Vorhersage zuverlässig für neue Rennstrecken zu machen, da die Daten nur auf einer Rennstrecke basierten. Ich entwickelte mehrere Modelle und verglich sie miteinander. Als Resultat schied ein Adaboost Regressor viel besser als eine neuronale Netzwerk basierte Lösung ab, vor allem in Hinsicht auf neue Daten. Am Ende performte mein System im Rahmen des tolerierbaren Fehlers in den Tests und der Kunde war äußerst zufrieden.

In diesem interdisziplinären Forschungsprojekt war das Ziel die Entwicklung eines interaktiven Analysetools, mit dem Sportanalysten interessante Spielszenen und taktische Muster schneller erkennen können sollten. Ich designte eine Desktop Applikation, in der Nutzer rohe Positionsdaten von Fußballspielen laden können. Diese Daten werden von hochentwickelten Kamerasystemen in Stadien generiert. Wenn die Daten in das Programm geladen werden, werden sie zunächst speziell vorbereitet. Im Anschluss ist es möglich, sich durch Spielszenen zu klicken, die durch Ballbesitzphasen voneinander getrennt sind. Der Nutzer kann verschiedene Spielerlaufwege der aktuell angezeigten Szene auswählen und einen Suchprozess starten, welcher die ähnlichsten Spielszenen zu der aktuellen Szene zurückgibt. Die Ähnlichkeit basiert dabei auf der Angleichung von Laufwegen. Eine koordinierte Evaluation in Kooperation mit Sportanalysten zeigte, dass das Tool einen positiven Einfluss auf die Untersuchung taktischer Muster nimmt.