Schlagwörter
Skills
- Machine Learning
- Web Development
- Flutter
- Test Driven Development (TDD)
Kentnisse
- Machine Learning - Tensorflow, Keras, Python
- Web Development - HTML, CSS, Javascript, Bootstrap, React, Node, Django
- Datenbank - MongoDB
- Object Oriented Programming - C++, Dart
Erfahrung
- 5+ Jahre Programming
- 2+ Jahre Machine Learning
Projekthistorie
Erstellt einen schönen, minimalistischen Task-Manager. Im Prozess der Veröffentlichung der Beta-Version in den App Stores. Implementierte Zahlungen für Premium-Features mit RevenueCat.
Tech: Flutter, Hive, RevenueCat
Google Play Store - https://play.google.com/store/apps/details?id=com.infinitypi.taskit&hl=en&gl=US
Szenario: Langsamer und zeitaufwändiger Abstimmungsprozess zwischen Lieferanten, Herstellern und Produktdesignern während der Iteration von Rezepten für neue Lebensmittelprodukte.
Lösung: Alle Interaktionen mit einer Full-Stack-Web-App digitalisiert. Erstellte den ersten Prototyp mit dem MERN-Stack und begann später mit der Migration des Backends mit NestJS, um besser skalierbar zu sein.
Ergebnis: Working MVP, das zwei Testrunden mit echten Kunden hatte. Verkürzte Zeit bis zum Produkt Prototyp um 40 %. (erwartet)
Tech: MongoDB, Express, React, Node, Jenkins, Docker, TDD
Szenario: Entwicklung dynamischer Datenvisualisierungs-Widgets basierend auf Backend-Daten. Änderungen am bestehenden Projekt, um neue Kundenanforderungen zu erfüllen.
Tech: Flutter
Szenario: Nichtlineare Spannungs Simulationen haben lange Laufzeiten und werden mit geringfügigen Änderungen mehrmals wiederholt.
Lösung: Entwickeln Sie ein ML-Modell, um die Belastung direkt anhand früherer Simulationsdaten abzuschätzen.
Ergebnis: Beschleunigen Sie die Spannung Schätzung um 1,5x
Tech: Python, Tensorflow, Keras, Numpy, Pandas, Matplotlib.
Szenario: Änderungen an der Simulationssoftware müssen durch Ausführen von Benchmarks als sicher für das Design validiert werden und wurden manuell ausgeführt.
Lösung: Erstellung von Python-Skripten zum Generieren von CAD-Testfällen, Ausführen von Benchmark-Belastungssimulationen und anschließendem Erstellen eines Berichts.
Ergebnis: Zeitersparnis durch Automatisierung.
Tech: Python, Linux
Reisebereitschaft
Ich bin sofort verfügbar, um mit der Arbeit zu beginnen