Erfahrener Data- und Machine-Learning-Engineer mit Leidenschaft für die Entwicklung robuster Datenverarbeitungs-Pipelines, die auf Cloud-Plattformen g
Aktualisiert am 15.06.2026
Profil
Freiberufler / Selbstständiger
Remote-Arbeit
Verfügbar ab: 01.07.2026
Verfügbar zu: 100%
davon vor Ort: 100%
Python
SQL
Machine Learning
Cython
C++
Databricks
Docker
Kubernetes
Data Modeling
ETL
Google Cloud
MCP
Englisch
Muttersprache
Hindi
Muttersprache
Deutsch
C1
Marathi
Muttersprache

Einsatzorte

Einsatzorte

Deutschland, Schweiz, Österreich
möglich

Projekte

Projekte

Predictive Analytics Prototype: What To Wear Today
  • Kombination von LSTM (Wettervorhersage) mit LLM-basierter Klassifikation für personalisierte Empfehlungen
  • Zentrale Rolle bei der Integration der Anwendungsarchitektur und dem Fine-Tuning der Modelle
  • Durchführung von End-to-End-Tests sowie dem Cloud-Deployment auf Google Cloud Platform
  • Das FastAPI-Backend wurde mithilfe von Docker auf GCP bereitgestellt, ergänzt durch ein Streamlit-Frontend
End-to-End Framework für die Optimierung von WLAN-Netzwerken
  • Entwicklung und Aufbau einer Experimentier-Toolchain zum Vergleich der WLAN-Netzwerkleistung
  • Leitung der Projektkonzeption, Entwicklungsprozess und Teamführung
  • Implementierung von einem Python-Paket, RateMan zum Monitoring und Steuerung über mehrere Geräte
  • Die gleichzeitige Verarbeitung von Telemetrie- und Steuerungsaufgaben erfolgt mithilfe der asyncio Library
  • Datenverarbeitung mit geringer Latenz in nahezu Echtzeit (<20ms) mit Cython
  • Entwicklung eines Experimentieren Paket, das die Einrichtung von Messungen im TOML-Format erleichtert
  • Erstellung eines Pakets für die systematische Datenbereinigung, explorative Analyse und Leistungsbewertung
  • Entwicklung von Algorithmen unter Verwendung von Multi-Armed Bandits und Deep Q-Network-Ansätzen
Open-Source Resource Control API for Real Wi-Fi Networks (ORCA)
  • Wissenschaftliche Veröffentlichung in den renommierten (auf Anfrage), gelesen von über 1200 Forschenden.
  • Entwicklung einer Linux-Kernel?User-Space-API zum Monitoring und Steuerung von WLAN-Parametern mit einer Genauigkeit von 98 % bei der Trace-Erfassung.

Aus- und Weiterbildung

Aus- und Weiterbildung

3 months
2025-09 - 2025-11

Data Science & AI Bootcamp

Le Wagon, Berlin (Deutschland)
Le Wagon, Berlin (Deutschland)
3 years 3 months
2014-10 - 2017-12

Communications and Signal Processing

Master of Science, Technische Universität Ilmenau (Deutschland)
Master of Science
Technische Universität Ilmenau (Deutschland)
Spezialisierung auf Compressive Sensing, Optimierung, Algorithmenentwicklung und drahtlose Netzwerke.
4 years 1 month
2009-09 - 2013-09

Electronics

Bachelor of Engineering, University of Mumbai (Indien)
Bachelor of Engineering
University of Mumbai (Indien)
Abschlussarbeit: Thema auf Anfrage

Position

Position

Data Engineer | Machine Learning | KI Lösungen | Software Entwicklung

Kompetenzen

Kompetenzen

Top-Skills

Python SQL Machine Learning Cython C++ Databricks Docker Kubernetes Data Modeling ETL Google Cloud MCP

Produkte / Standards / Erfahrungen / Methoden

Profil
Data Engineer mit über fünf Jahren Erfahrung in der Entwicklung produktionsreifer Daten Pipelines, ML-Systemen und Cloud-Infrastrukturen (GCP, AWS, Docker, Terraform). Nachgewiesene Stärke im gesamten Daten-Lifecycle, von der ETL-Pipeline-Architektur über ML-Modellentwicklung bis hin zum End-to-End-Deployment in der Cloud. Erfahrung in der engen Zusammenarbeit mit Stakeholdern, sowohl in Forschungsprojekten als auch in der Lehrpraxis, um technische Lösungen verständlich zu machen und gemeinsam umzusetzen. Mein Ziel ist es, als Data/ML Engineer in einem beratungsnahen Umfeld komplexe Datenarchitekturen zu gestalten und Kunden bei der Nutzbarmachung ihrer Daten zu begleiten.

TECHNISCHE KENNTNISSE & MANAGEMENT KOMPETENZEN
  • Data Engineering
    • ETL/ELT, dbt, Kestra, Airflow, Prefect, MLflow, PySpark, InfluxDB, PostgreSQL
  • Cloud & Infrastructure
    • Google Cloud Platform (GCP), Docker, Terraform, Git CI/CD, REST/FastAPI
  • Data Science & ML
    • scikit-learn, TensorFlow, PyTorch für Zeitreihenanalyse, Deep Learning, Reinforcement Learning
  • GenAI & Agentic AI
    • LangChain, LangGraph, n8n, Model Context Protocol, HuggingFace Transformers, Gemini AI, OpenAI
  • Visualisierung & Monitoring
    • Matplotlib, Seaborn, Dash, Plotly, Grafana, Google Data Studio
  • Software Entwicklung
    • Clean Code, Test-Driven Development
  • Projekt Management
    • ?Kanban mit Trello, Jira, Linear, Agile Software Development

BERUFSERFAHRUNGEN

01/2021 - 06/2025
Hochschule Nordhausen, Berlin (Deutschland)
Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Fachgebiet Kommunikationstechnik und Bussysteme
  • Entwicklung von Linux-API (ORCA) und ein Python-Paket (RateMan) für die Steuerung verteilter WLAN Geräte
  • Erstellung von Python Framework für die Datenerfassung und -verarbeitung
  • Leitung der bereichsübergreifenden Zusammenarbeit des Teams und Betreuung von Studierenden
  • Mentor seit mehreren Jahren beim Google Summer of Code als Zusammenarbeit mit Freifunk
  • Hielt zahlreiche Vorlesungen über Computer Networks, Information Technology, und drahtlose Kommunikation
  • Projekt Management und Koordinierung mit Industriepartnern
  • Erfolgreiche Antragsschreibung für Fördermöglichkeiten aus Deutschland und EU-Kommission

03/2018 - 12/2020
Technische Universität Ilmenau (Deutschland)
Wissenschaftlicher Mitarbeiter
EMS Research Group
  • Implementierung einer optimierungsbasierten Methode zur Reduzierung der Komplexität von Antennenarray-Designs.
  • Mitarbeit an einem Python-Paket zur Modellierung von Antennenstrahlprofilen.

Betriebssysteme

Linux
Windows
Ubuntu
Arch Linux

Programmiersprachen

Python
C++
C
Bash
SQL

Einsatzorte

Einsatzorte

Deutschland, Schweiz, Österreich
möglich

Projekte

Projekte

Predictive Analytics Prototype: What To Wear Today
  • Kombination von LSTM (Wettervorhersage) mit LLM-basierter Klassifikation für personalisierte Empfehlungen
  • Zentrale Rolle bei der Integration der Anwendungsarchitektur und dem Fine-Tuning der Modelle
  • Durchführung von End-to-End-Tests sowie dem Cloud-Deployment auf Google Cloud Platform
  • Das FastAPI-Backend wurde mithilfe von Docker auf GCP bereitgestellt, ergänzt durch ein Streamlit-Frontend
End-to-End Framework für die Optimierung von WLAN-Netzwerken
  • Entwicklung und Aufbau einer Experimentier-Toolchain zum Vergleich der WLAN-Netzwerkleistung
  • Leitung der Projektkonzeption, Entwicklungsprozess und Teamführung
  • Implementierung von einem Python-Paket, RateMan zum Monitoring und Steuerung über mehrere Geräte
  • Die gleichzeitige Verarbeitung von Telemetrie- und Steuerungsaufgaben erfolgt mithilfe der asyncio Library
  • Datenverarbeitung mit geringer Latenz in nahezu Echtzeit (<20ms) mit Cython
  • Entwicklung eines Experimentieren Paket, das die Einrichtung von Messungen im TOML-Format erleichtert
  • Erstellung eines Pakets für die systematische Datenbereinigung, explorative Analyse und Leistungsbewertung
  • Entwicklung von Algorithmen unter Verwendung von Multi-Armed Bandits und Deep Q-Network-Ansätzen
Open-Source Resource Control API for Real Wi-Fi Networks (ORCA)
  • Wissenschaftliche Veröffentlichung in den renommierten (auf Anfrage), gelesen von über 1200 Forschenden.
  • Entwicklung einer Linux-Kernel?User-Space-API zum Monitoring und Steuerung von WLAN-Parametern mit einer Genauigkeit von 98 % bei der Trace-Erfassung.

Aus- und Weiterbildung

Aus- und Weiterbildung

3 months
2025-09 - 2025-11

Data Science & AI Bootcamp

Le Wagon, Berlin (Deutschland)
Le Wagon, Berlin (Deutschland)
3 years 3 months
2014-10 - 2017-12

Communications and Signal Processing

Master of Science, Technische Universität Ilmenau (Deutschland)
Master of Science
Technische Universität Ilmenau (Deutschland)
Spezialisierung auf Compressive Sensing, Optimierung, Algorithmenentwicklung und drahtlose Netzwerke.
4 years 1 month
2009-09 - 2013-09

Electronics

Bachelor of Engineering, University of Mumbai (Indien)
Bachelor of Engineering
University of Mumbai (Indien)
Abschlussarbeit: Thema auf Anfrage

Position

Position

Data Engineer | Machine Learning | KI Lösungen | Software Entwicklung

Kompetenzen

Kompetenzen

Top-Skills

Python SQL Machine Learning Cython C++ Databricks Docker Kubernetes Data Modeling ETL Google Cloud MCP

Produkte / Standards / Erfahrungen / Methoden

Profil
Data Engineer mit über fünf Jahren Erfahrung in der Entwicklung produktionsreifer Daten Pipelines, ML-Systemen und Cloud-Infrastrukturen (GCP, AWS, Docker, Terraform). Nachgewiesene Stärke im gesamten Daten-Lifecycle, von der ETL-Pipeline-Architektur über ML-Modellentwicklung bis hin zum End-to-End-Deployment in der Cloud. Erfahrung in der engen Zusammenarbeit mit Stakeholdern, sowohl in Forschungsprojekten als auch in der Lehrpraxis, um technische Lösungen verständlich zu machen und gemeinsam umzusetzen. Mein Ziel ist es, als Data/ML Engineer in einem beratungsnahen Umfeld komplexe Datenarchitekturen zu gestalten und Kunden bei der Nutzbarmachung ihrer Daten zu begleiten.

TECHNISCHE KENNTNISSE & MANAGEMENT KOMPETENZEN
  • Data Engineering
    • ETL/ELT, dbt, Kestra, Airflow, Prefect, MLflow, PySpark, InfluxDB, PostgreSQL
  • Cloud & Infrastructure
    • Google Cloud Platform (GCP), Docker, Terraform, Git CI/CD, REST/FastAPI
  • Data Science & ML
    • scikit-learn, TensorFlow, PyTorch für Zeitreihenanalyse, Deep Learning, Reinforcement Learning
  • GenAI & Agentic AI
    • LangChain, LangGraph, n8n, Model Context Protocol, HuggingFace Transformers, Gemini AI, OpenAI
  • Visualisierung & Monitoring
    • Matplotlib, Seaborn, Dash, Plotly, Grafana, Google Data Studio
  • Software Entwicklung
    • Clean Code, Test-Driven Development
  • Projekt Management
    • ?Kanban mit Trello, Jira, Linear, Agile Software Development

BERUFSERFAHRUNGEN

01/2021 - 06/2025
Hochschule Nordhausen, Berlin (Deutschland)
Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Fachgebiet Kommunikationstechnik und Bussysteme
  • Entwicklung von Linux-API (ORCA) und ein Python-Paket (RateMan) für die Steuerung verteilter WLAN Geräte
  • Erstellung von Python Framework für die Datenerfassung und -verarbeitung
  • Leitung der bereichsübergreifenden Zusammenarbeit des Teams und Betreuung von Studierenden
  • Mentor seit mehreren Jahren beim Google Summer of Code als Zusammenarbeit mit Freifunk
  • Hielt zahlreiche Vorlesungen über Computer Networks, Information Technology, und drahtlose Kommunikation
  • Projekt Management und Koordinierung mit Industriepartnern
  • Erfolgreiche Antragsschreibung für Fördermöglichkeiten aus Deutschland und EU-Kommission

03/2018 - 12/2020
Technische Universität Ilmenau (Deutschland)
Wissenschaftlicher Mitarbeiter
EMS Research Group
  • Implementierung einer optimierungsbasierten Methode zur Reduzierung der Komplexität von Antennenarray-Designs.
  • Mitarbeit an einem Python-Paket zur Modellierung von Antennenstrahlprofilen.

Betriebssysteme

Linux
Windows
Ubuntu
Arch Linux

Programmiersprachen

Python
C++
C
Bash
SQL

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