Analyse des bestehenden ML-Codes,
Konzeptionelle Modellierung der Datengrundlage und der ML-Pipelines in AWS
Umsetzung des konzeptionellen Modells in PostgreSQL auf AWS RDS
Professionalisierung des bestehenden ML-Codes
Umsetzung der ML-Pipelines in AWS Sagemaker
Speicherung der Modell-Artefakte in der AWS Model Registry
Planung und Koordination der Umsetzung der Datenintegration zur Speicherung der On-Premise-Daten in der AWS Cloud
Planung und Koordination der Axon Ivy Benutzeroberfläche für die Bewertung und Verifikation gefundener Fraud-Vorgänge
Umsetzung der CI/CD Pipelines in Jenkins und Kontinuierliches Training im laufenden Betrieb
Umsetzung eines Sicherheitskonzeptes mittels Infrastructure as Code mit Terraform
Anbindung einer Site-to-Site VPN-Verbindung von On-Premise und der AWS-Cloud
Umsetzung von Zugriffsrechten, Routing, Logging und Monitoring
Anforderungsanalyse
Technologieauswahl
Konzeption des Prototypen (Architektur, Workflow)
Prompt Engineering
Identifikation von Sicherheitsanforderungen
Ableitung von Best Practices eines Sicherheitskonzeptes für die AWS-Cloud
statistische Zeitreihenanalyse und -vorhersage
Cloud-Technologien
Microsoft Azure (Azure Bot Services, Azure Machine Learning, Cognitive Services, Azure Functions, Azure Data Lake)Business Intelligence
Data Warehouse Technologien, Data Marts, OLAP, Data Mining, Data Profiling.Modellierung und Konzeptionierung
ERMDatenintegration
TalendDistribution für ITK-Branche (ALSO Deutschland GmbH)
Linde
NORMA
Analyse des bestehenden ML-Codes,
Konzeptionelle Modellierung der Datengrundlage und der ML-Pipelines in AWS
Umsetzung des konzeptionellen Modells in PostgreSQL auf AWS RDS
Professionalisierung des bestehenden ML-Codes
Umsetzung der ML-Pipelines in AWS Sagemaker
Speicherung der Modell-Artefakte in der AWS Model Registry
Planung und Koordination der Umsetzung der Datenintegration zur Speicherung der On-Premise-Daten in der AWS Cloud
Planung und Koordination der Axon Ivy Benutzeroberfläche für die Bewertung und Verifikation gefundener Fraud-Vorgänge
Umsetzung der CI/CD Pipelines in Jenkins und Kontinuierliches Training im laufenden Betrieb
Umsetzung eines Sicherheitskonzeptes mittels Infrastructure as Code mit Terraform
Anbindung einer Site-to-Site VPN-Verbindung von On-Premise und der AWS-Cloud
Umsetzung von Zugriffsrechten, Routing, Logging und Monitoring
Anforderungsanalyse
Technologieauswahl
Konzeption des Prototypen (Architektur, Workflow)
Prompt Engineering
Identifikation von Sicherheitsanforderungen
Ableitung von Best Practices eines Sicherheitskonzeptes für die AWS-Cloud
statistische Zeitreihenanalyse und -vorhersage
Cloud-Technologien
Microsoft Azure (Azure Bot Services, Azure Machine Learning, Cognitive Services, Azure Functions, Azure Data Lake)Business Intelligence
Data Warehouse Technologien, Data Marts, OLAP, Data Mining, Data Profiling.Modellierung und Konzeptionierung
ERMDatenintegration
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Linde
NORMA