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Profilbild von Stefan Linner R Shiny Entwickler, R Entwickler, Data Scientist und Statistik Berater aus Tittmoning

Stefan Linner

Tittmoning
verfügbar

Letztes Update: 28.03.2025

R Shiny Entwickler, R Entwickler, Data Scientist und Statistik Berater

Abschluss: M.Sc. Econometrics, Technische Universität Dortmund
Stunden-/Tagessatz: anzeigen
Sprachkenntnisse: Deutsch (Muttersprache) | Englisch (verhandlungssicher)

Schlagwörter

APIs Geoinformationssystem Künstliche Neurale Netzwerke Jira Unit Testing Clusteranalyse Datenvisualisierung R (Programmiersprache) Latex Machine Learning + 13 weitere Schlagwörter anzeigen

Skills

Programmiersprache & Technologie:
R, SQL, Git, CI/CD, Docker, ShinyProxy, AWS EC2, AWS SageMaker, LaTeX, Jira

R Programmierung/Pakete:
- interaktive Webapplikationen (shiny, bslib, golem, rhino)
- Artificial Intelligence (AI) / Chatbots (openai, ellmer)
- Paket Programmierung (devtools, usethis, roxygen2)
- Maschinelles Lernen, Deep Learning (mlr3, tidymodels, caret, tensorflow, vetiver)
- Datenaufbereitung (dplyr, data.table, duckdb, duckplyr, purrr, dbplyr)
- Datenvisualisierung (ggplot2, plotly, ggiraph)
- Unit Tests/Assertions (checkmate, testthat, shinytest2)
- Reporting (quarto, rmarkdown, knitr, officer)
- Geodaten (mapgl, osmdata, leaflet, sf)
- Webscraping (rvest)
- API-Abfragen (httr, httr2)
- Parallel Computing (future, furrr, promises, mirai)
- API-Entwicklung (plumber)
- Data Processing/Analysis pipelines (targets)
- Reproduzierbarkeit (renv, box)
- Deployment (ShinyProxy, Docker, CI/CD, AWS EC2)

statistische/machinelearning Modelle:
Allgemeine lineare Modelle, gemischte Modelle, LASSO, Quantilsregression,
Zeitreihenmodellierung, Discriminant Analysis,
Entscheidungsbäume / Random Forests, Bagging,
Modelbased & treebased Boosting,
Bootstrapping,
Multilayer Neuralnetworks, Convolutional Neural Network, Recurrent Neural Networks,
Clusteranalyse, Hauptkomponentenanalyse,
Monte-Carlo-Simulationen

Projekthistorie

06/2024 - bis jetzt
R Developer
Unternehemensberatung (10-50 Mitarbeiter)
Beschreibung:
In diesem Projekt entwickle ich ein Dashboard, das es dem Benutzer ermöglicht, einen Datensatz auszuwählen, der grafisch analysiert werden soll. Dieser Datensatz wird dann in interaktiven Karten und Grafiken dargestellt. Verschiedene Filter und Gewichtungen können gesetzt werden, um die gewünschten Ergebnisse zu erhalten. Darüber hinaus werden die erstellten Grafiken direkt in der Anwendung von einer KI interpretiert und der Benutzer kann über eine Chatfunktion mit der KI interagieren. Außerdem bin ich für das Deployment mit AWS, Docker & ShinyProxy verantwortlich.

Methoden: Web Applikationen, AI, Datenvisualisierung, Datenaufbereitung, Reporting, Deployment

Tools & Libraries: shiny, openai, mirai, duckdb, duckplyr, plotly, mapgl, quarto, ShinyProxy, Docker Swarm, AWS
10/2023 - bis jetzt
R Developer
Institut im Gesundheitswesen (Pharma und Medizintechnik, 50-250 Mitarbeiter)
Beschreibung:
In diesem Projekt habe ich R-Skripte überarbeitet, die automatisch Auswertungsergebnisse in Form von ca. 1.500 kundenspezifisch formatierten Word-Tabellen publikationsfertig abspeichern. Da diese Auswertungsroutinen jährlich durchgeführt werden müssen, können die Skripte mit minimalen Anpassungen wiederverwendet werden. Außerdem betreue ich ein Analyseprojekt, in dem Daten aus verschiedenen Datenquellen zusammengeführt, aufbereitet, validiert und zur Weiterverarbeitung exportiert werden. Für diese Auswertungen werden einzelne, kleinere Webapplikationen zur Verfügung gestellt, die die Analyseschritte in einem interaktiven Dashboard begleiten, für dessen Deployment ich ebenfalls verantwortlich bin.

Methoden: Web Applikationen, Datenbanken, Reporting, Datenaufbereitung, Deployment

Tools & Libraries: Shiny, SQL, RMarkdown, dbplyr, targets, officer, ShinyProxy, Docker
01/2023 - bis jetzt
R Developer
Pharma Konzern (>10.000 Mitarbeiter)
Beschreibung:
In diesem Projekt bin ich zuständig mehrere Anwendungen, darunter R Pakete, shiny Apps und APIs zu entwerfen, entwickeln und zu pflegen. Derzeit bin ich dafür zuständig zwei shiny Apps zu pflegen und weiterzuentwickeln, die vom Nutzer übermittelte Messdaten in eine Datenbank schreiben und grafisch auswerten. Dabei kann ein Report generiert und heruntergeladen werden.

Methoden: Web Applikationen, Datenbanken, Reporting, Datenvisualisierung, Datenaufbereitung, APIs

Tools & Libraries: Shiny, SQL, RMarkdown, plotly, ggplot2, dplyr, dbplyr, httr
12/2022 - bis jetzt
R Developer
Unternehmensberatung (Sonstiges, 10-50 Mitarbeiter)
Beschreibung:
In diesem Projekt bin ich für die Wartung und Weiterentwicklung einer shiny App verantwortlich, die verschiedene Datenauswertungsprozesse automatisiert. Über eine intuitive Web-Eingabemaske können Parameter übergeben werden, anhand derer die Daten aufbereitet und analysiert werden und die Ergebnisse in einer Powerpoint-Präsentation im kundenspezifischen Format und Stil dargestellt werden. Außerdem bin ich für das Deployment der App verantwortlich. Dafür verwende ich ShinyProxy (für containerised shiny App deployment mit enterprise features), Docker Swarm (distributed and scalable cluster deployment), AWS EC2 (Webserver), AWS Route53 (Kundenspezifische Domain) & AWS Cognito (User Management & Login).

Methoden: Webapplikation, Datenvisualisung, Datenaufbereitung, Automatisiertes Reporting, Automatisierte Powerpoint Erzeugung, AWS, ShinyProxy, Docker

Tools & Libraries: shiny, officer, RMarkdown, future, promises, dplyr, ggplot2, flextable, ShinyProxy, Docker Swarm, AWS EC2, AWS Route53, AWS Cognito
08/2024 - 08/2024
R Developer
IT Beratung (Internet und Informationstechnologie, 1000-5000 Mitarbeiter)
Beschreibung:
In diesem Projekt wurde ich kurzfristig als Berater hinzugezogen, um eine bestehende shiny App in ein R-Paket zu überführen (golem App). Trotz des engen Zeitrahmens konnten alle Anforderungen erfüllt und in kürzester Zeit ein fertiges R Paket präsentiert werden.

Methoden: Web Applikationen, R Pakete

Tools & Libraries: shiny, devtools, golem
04/2023 - 04/2024
R Developer
Internes
Beschreibung:
Dies ist ein internes Projekt.
Ziel dieses Projektes ist es, eine Webanwendung zu entwickeln, die Machine Learning für jedermann ohne jegliche Programmierkenntnisse zugänglich macht. Dabei kann der Benutzer zunächst einen beliebigen Datensatz hochladen, der anschließend mit Machine Learning Algorithmen analysiert werden soll. Die App bildet dabei den kompletten Machine Learning Workflow ab: Preprocessing, Explorative Datenanalyse, Model Definition, Tuning & Evaluation, Prediction und Model Deployment via API. Dabei kann das fertig trainierte ML Modell mit einem Klick als API deployt und somit in beliebige Software/Code integriert werden.
Es ist geplant, die Applikation in Zukunft der Öffentlichkeit zugänglich zu machen. Sobald dies geschehen ist, wird hier ein Link zur App zu finden sein.
Außerdem habe ich die App auf der shinyconf 2024 (https://www.shinyconf.com/speakers-list) präsentiert.

Link zum YouTube walk-through Video: https://www.youtube.com/watch?v=4bvfPVjsQfE&t

Methoden: Web Applikationen, Reporting, Deployment, Machine Learning

Tools & Libraries: shiny, rmarkdown, data.table, mlr3, vetiver, ShinyProxy, AWS EC2, AWS SageMaker
12/2022 - 02/2023
R Developer
Unternehmensberatung (10-50 Mitarbeiter)
Beschreibung:
Ziel dieses Projektes war es, ein Dashboard zu entwickeln, das es ermöglicht, vom Nutzer ausgewählte Geodaten für eine gewünschte geographische Region in Deutschland herunterzuladen. Beispielsweise können die Standorte aller Supermärkte für einen bestimmten Landkreis (oder Gemeinde, Bundesland etc.) heruntergeladen und in einer interaktiven Karte visualisiert werden. Das Dashboard wird mit ShinyProxy, Docker & AWS bereitgestellt.

Methoden: Webapplikation, APIs, Geodaten Visualisierung, Geodatenaufbereitung, Deployment

Tools & Libraries: shiny, osmdata, osmextract, leaflet, sf, ShinyProxy, Docker, AWS
09/2022 - 02/2023
R Developer
Unternehmensberatung (10-50 Mitarbeiter)
Beschreibung:
Ziel dieses Projekts war die Entwicklung eines R-Pakets, das den Download von Daten über verschiedene API-Schnittstellen und die anschließende Datenaufbereitung automatisiert. Auf Basis der aufbereiteten Daten werden Grafiken und weitere automatisierte Analysen in eine Powerpoint-Präsentation geladen und gespeichert. Dieses R-Paket bildet die Grundlage für weitere Anwendungen. So habe ich auf Basis des R-Pakets eine Shiny-Applikation entwickelt, so dass die Erstellung der Powerpoint-Präsentation über eine interaktive Web-Eingabemaske möglich ist.

Methoden: R Paketentwicklung, Webapplikation, APIs, Datenvisualisung, Datenaufbereitung, Automatisiertes Reporting, Automatisierte Powerpoint Erzeugung 

Tools & Libraries: devtools, shiny, httr, officer, RMarkdown, future, promises, dplyr, ggplot2
04/2022 - 08/2022
R Developer
Beschreibung:
Ziel dieses Projekts war die Entwicklung eines R-Pakets, das den gesamten Arbeitsablauf bei der Durchführung einer Monte-Carlo-Simulation im akademischen oder professionellen Umfeld abdeckt und vereinfacht. Daher zielt tidyMC darauf ab, Funktionen für die folgenden Aufgaben bereitzustellen:
  • Durchführung einer Monte-Carlo-Simulation für eine benutzerdefinierte Funktion über ein Parametergrid
  • Benutzerdefinierter Asuführungsplan (Parallelisierung etc.)
  • Zusammenfassen der Ergebnisse durch (optional) benutzerdefinierte Zusammenfassungsfunktionen
  • Erstellung von Plots der Monte-Carlo-Simulationsergebnisse, die vom Benutzer modifiziert werden können
  • Erstellen einer LaTeX-Tabelle, die die Ergebnisse der Monte-Carlo-Simulation zusammenfasst
Das Paket finden Sie auf meinem GitHub Account: https://github.com/stefanlinner/tidyMC
Außerdem ist es auf CRAN verfügbar: https://cran.r-project.org/web/packages/tidyMC/index.html

Methoden: R Paketentwicklung, Parallelisierung, Datenaufbereitung, Datenvisualisierung, Reporting, LaTeX

Tools & Libraries: devtools, future, furrr, dplyr, purrr, ggplot2, kable
10/2021 - 03/2022
R Developer
Universität Passau
Beschreibung:
Im Rahmen einer wissenschaftlichen Veröffentlichung mit der Fakultät für Statistik der Universität Passau war ich für die Entwicklung des R-Codes verantwortlich. Für dieses Projekt habe ich eine sehr umfangreiche Monte-Carlo-Simulation durchgeführt und ein R-Paket entwickelt, das die im Paper vorgestellte statistische Methode (Boosting Regression Quantiles) öffentlich zugänglich machen soll. Das Paper wird im Dezember 2024 in dem Journal "Computational Statistics and Data Analysis" veröffentlicht.

DOI: https://doi.org/10.1016/j.csda.2024.108027

Repository boostrq Package: https://github.com/stefanlinner/boostrq
Repository Code für Publikation: https://github.com/stefanlinner/pinball_boosting

Methoden: R Paketentwicklung, Quantilsregression, Boosting, Monte Carlo Simulation, Research

Tools & Libraries: devtools, quantreg, mboost, tidyMC, RMarkdown
03/2021 - 09/2021
Data Scientist
Beschreibung:
Während meiner Arbeit als Data Scientist habe ich zwei interaktive Webanwendungen erstellt. Die erste dient zur Simulation der Test- und Infektionsdynamik während der Corona-Krise (https://corona.statup.solutions/). Die zweite dient zur Bewertung möglicher Ladesäulenstandorte in deutschen Großstädten (unter Berücksichtigung geographischer und soziodemographischer Aspekte der Umgebung sowie weiterer qualitativer Standortmerkmale). Darüber hinaus habe ich zwei medizinische Bewertungen durchgeführt. In der ersten wurde der Grad der Kniearthrose anhand von Bewegungsdaten von Patienten prognostiziert. In der zweiten wurde die Wirksamkeit verschiedener Antibiotika-Therapien bei Mukoviszidose-Patienten evaluiert.

Link zur Corona App: https://corona.statup.solutions/

Methoden: interaktive Webapplikationen, Reporting, Datenaufbereitung, Datenvisualisierung, Machine Learning, Statistik, Geodaten

Tools & Libraries: shiny, bs4Dash, leaflet, osmdata, sf, RMarkdown, caret, plotly, ggplot2

Reisebereitschaft

Nur Remote verfügbar

Sonstige Angaben

GitHub: 
https://github.com/stefanlinner

LinkedIn: 
https://www.linkedin.com/in/stefan-linner-93678b1a1/

freelance.de:
https://www.freelance.de/Freiberufler/230497
Profilbild von Stefan Linner R Shiny Entwickler, R Entwickler, Data Scientist und Statistik Berater aus Tittmoning R Shiny Entwickler, R Entwickler, Data Scientist und Statistik Berater
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