Technologien: ChatGPT, GenAI, Google Gemini, instructor, docxtpl, Kenntnisse mit AI Foundry,
Data Scientist/Entwickler für diverse Themen, u.a.:
· Full-Stack Entwicklung einer Plattform zu Analyse von Schiffsverbrauchsdaten
· Implementierung von physikalisch-technischen Modellierungen
· Analyse einer Legacy-Anwendung
Technologien: Python, Django, NumPy, Plotly, Google Cloud Platform (App Engine, Cloud SQL)
· Methodische Beratung (Predictive Modelling)
· Entwicklung von Reports
· Deployment von Shinyanwendungen
· Entwicklung eines Crawling-Algorithmus mit Fokus auf Minimierung der Requestanzahl
· Arbeit mit Geo-Daten (Geopandas)
· Entwicklung eines Record Matching Algorithmus auf Basis eines SVM-Modells
Projekt: Analyse der Nutzungsstatistiken
· Überführung der Nutzungsstatistiken in BigQuery
· Definition von KPIs zur Unterstützung des Pricings
·
Entwicklung von Dashboards zum Nutzungsverhalten
Projekt: Entwicklung einer Data Warehouse Lösung
· Entwicklung von ELT-Prozessen zur Überführung der NoSQL-Daten aus Firestore nach BigQuery
· Implementierung im Dart-Backend
· Automatisierung der Zugriffssteuerung
· Analyse eines versichungsspezifischen Textkorpus
· Evaluierung verschiedener NLP-Methoden
· Erstellung eines Proof of Concepts
· Entwicklung der Anwendung zum Auswerten von Online-Inseraten
· Betrieb der Anwendung auf der Google Cloud Platform
· Erstellung von Analysen und Dashboards
· Etablierung von Best-Practices (Git, Code Styling, Workflow)
· Methodische Beratung (Predictive Modelling)
M.Sc. und M.Ed, Mathematik, Wirtschaft/Politik, Pädagogik, Christian-Albrechts-Universität, Kiel
Note: 1,1
Master-Thesis: ?Die Khintchine-Ungleichung in Orliczräumen?
Fokus:
? Breit aufgestellter Datenspezialist mit mehrjähriger Projekterfahrung
? Fundierte Kenntnisse im Python Data Stack und solides Cloud Wissen, inkl. Zertifizierung
? Aktuelle Kenntnisse in den neuesten LLM-Techniken, inkl.
? Promovierter Mathematiker mit sehr guten Kommunikationsskills und Präsentationsfähigkeiten
Tools:
Python, R, SQL, SAS, VBA, Dart,
Pandas, NumPy, SciPy, scikit-learn, TensorFlow, Keras, MLFlow, NLTK, spaCy, geopandas, dplyr,
LangChain, LangGraph, Langfuse, Azure OpenAI, Google Gemini, Llama3-Familie, Ollama,
PowerBI, Google Looker, Matplotlib, seaborn, Bokeh, Folium, ggplot2, Shiny,
Google Cloud Platform: BigQuery, Firebase, Looker, Cloud Run, Microsoft Azure,
Git, GitLab, Docker, Kubernetes, Azure DevOps,
VS Code, Atom, Jupyter Notebooks, RStudio,
Django, Flask, FastAPI, PGQueuer, Whoosh, HTML, JavaScript, CSS, Latex, Microsoft (Excel, PowerPoint, Word etc.)
Technologien: ChatGPT, GenAI, Google Gemini, instructor, docxtpl, Kenntnisse mit AI Foundry,
Data Scientist/Entwickler für diverse Themen, u.a.:
· Full-Stack Entwicklung einer Plattform zu Analyse von Schiffsverbrauchsdaten
· Implementierung von physikalisch-technischen Modellierungen
· Analyse einer Legacy-Anwendung
Technologien: Python, Django, NumPy, Plotly, Google Cloud Platform (App Engine, Cloud SQL)
· Methodische Beratung (Predictive Modelling)
· Entwicklung von Reports
· Deployment von Shinyanwendungen
· Entwicklung eines Crawling-Algorithmus mit Fokus auf Minimierung der Requestanzahl
· Arbeit mit Geo-Daten (Geopandas)
· Entwicklung eines Record Matching Algorithmus auf Basis eines SVM-Modells
Projekt: Analyse der Nutzungsstatistiken
· Überführung der Nutzungsstatistiken in BigQuery
· Definition von KPIs zur Unterstützung des Pricings
·
Entwicklung von Dashboards zum Nutzungsverhalten
Projekt: Entwicklung einer Data Warehouse Lösung
· Entwicklung von ELT-Prozessen zur Überführung der NoSQL-Daten aus Firestore nach BigQuery
· Implementierung im Dart-Backend
· Automatisierung der Zugriffssteuerung
· Analyse eines versichungsspezifischen Textkorpus
· Evaluierung verschiedener NLP-Methoden
· Erstellung eines Proof of Concepts
· Entwicklung der Anwendung zum Auswerten von Online-Inseraten
· Betrieb der Anwendung auf der Google Cloud Platform
· Erstellung von Analysen und Dashboards
· Etablierung von Best-Practices (Git, Code Styling, Workflow)
· Methodische Beratung (Predictive Modelling)
M.Sc. und M.Ed, Mathematik, Wirtschaft/Politik, Pädagogik, Christian-Albrechts-Universität, Kiel
Note: 1,1
Master-Thesis: ?Die Khintchine-Ungleichung in Orliczräumen?
Fokus:
? Breit aufgestellter Datenspezialist mit mehrjähriger Projekterfahrung
? Fundierte Kenntnisse im Python Data Stack und solides Cloud Wissen, inkl. Zertifizierung
? Aktuelle Kenntnisse in den neuesten LLM-Techniken, inkl.
? Promovierter Mathematiker mit sehr guten Kommunikationsskills und Präsentationsfähigkeiten
Tools:
Python, R, SQL, SAS, VBA, Dart,
Pandas, NumPy, SciPy, scikit-learn, TensorFlow, Keras, MLFlow, NLTK, spaCy, geopandas, dplyr,
LangChain, LangGraph, Langfuse, Azure OpenAI, Google Gemini, Llama3-Familie, Ollama,
PowerBI, Google Looker, Matplotlib, seaborn, Bokeh, Folium, ggplot2, Shiny,
Google Cloud Platform: BigQuery, Firebase, Looker, Cloud Run, Microsoft Azure,
Git, GitLab, Docker, Kubernetes, Azure DevOps,
VS Code, Atom, Jupyter Notebooks, RStudio,
Django, Flask, FastAPI, PGQueuer, Whoosh, HTML, JavaScript, CSS, Latex, Microsoft (Excel, PowerPoint, Word etc.)