Mitarbeiter-Profil eines IT-/Engineering-Dienstleisters

Data Science, Data Engineering, Machine Learning, künstliche Intelligenz und Big Data Technologien

verfügbar ab
12.02.2019
verfügbar zu
100 %
davon vor Ort
100 %
PLZ-Gebiet, Land

Einsatzort unbestimmt

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Österreich

Schweiz

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Position

Kommentar

 

  • 9 Jahre Erfahrung im Bereich Data Science und Data Engineering

 

  • Ausgeprägte und weitreichende Kenntnisse zu diversen Data Science Methoden: u.a. Entwicklung analytischer und prädiktiver Modelle, Data Mining, prediktive und deskriptive Datenanalyse, statistische Modellentwicklung. statistische Modellanalyse, Prognosemodelle

 

  • Kenntnisse zu Machine Learning, künstliche Intelligenz und Big Data Technologien (u.a. Hadoop, Spark, Kafka)

 

  • Kenntnisse zu Cloud-Technologien wie Amazon Web Services (AWS) und MS Azure

 

  • Weitreichende Erfahrung im Umgang mit Datenbank-Technologien (RDBMS und noSQL)

 

  • Sehr gute Kenntnisse in Data Science Programmiersprachen wie R und Python

 

  • Erfahrung in der Anwendung agiler Projektmanagement-Methoden

 

  • Starke Qualitätsorientierung, Arbeiten als guter Team-Player, wissenschaftliches und analytisches Denken

 

  • Branchenkenntnisse: Banken, Energie, Transport & Logistik, Software

 

  • Sehr gute Kenntnisse in den folgenden Sprachen: Deutsch, Englisch, Chinesisch

 

  • Universitätsabschlüsse in Mathematik, umfangreiche Fortbildungen im Bereich Data Science

 

Projekte

10/2018 - 12/2018

3 Monate

Entwicklung eines Business Intelligence Systems

Rolle
Business Engineer - Data Scientist
Kunde
Deutsche Bahn
Projektinhalte
  • Entwicklung von Kennzahlenreports und AdHoc Auswertungen aus dem Data Warehouse
  • Funktionales Architektur Management, Erstellung von User-Stories, Use-Cases, Fachkonzepten, funktionalen Systembeschreibungen
  • Bewertung von funktionalen Architekturen
  • Erstellung von funkitonalen Spezifikationen und Sicherstellung der Realisierbarkeit
  • Abstimmung, Beschreibung und Durchführung von abnahmerelevanten Testfällen im Projektkontext
Kenntnisse

Agile

SAFe

Scrum

Produkte

R

SQL

05/2018 - 09/2018

5 Monate

Digital Transformation Projekt

Rolle
Data Scientist
Kunde
Deutsche Großbank
Projektinhalte
  •  Kollaboration zwischen verschiedenen Haupt-Clustern
  • Report und Überwachung der Durchführungen aller Projekte in BDAA
  • Gaps und Problem Identifikation
  • Unterstützung für Data Qualität & Metadatei Management
Kenntnisse

agile

Scrum

Produkte

Hadoop/Spark

Python

11/2017 - 04/2018

6 Monate

Anti Financial Crime

Rolle
Business/Data Analyst
Kunde
Deutsche Großbank
Projektinhalte
  • Koordination der Organisation
  • Unterstützung der Level III Group
  • Erstellung von monatlichen Reports für Entscheidungsträger
  • Identifikation von Gaps und Problemen des Arbeitsprozesses
Kenntnisse

TOM

Produkte

MS Powerpoint

08/2012 - 11/2017

5 Jahre 4 Monate

Automatisierung/Robotik von Trading-Prozessen

Rolle
Data Scientist / Projektleiter
Kunde
Max-Con GmbH
Projektinhalte
    • Identifizierung von Datenqualitätsproblemen, Definition und Lokalisierung von Datenqualitätsindikatoren und -kontrollen zur Gewährleistung der Umsetzung der Strategie
    • Analyse und Identifizierung der Leistung von modernstem Maschine Learning und künstlichen intelligenten Modellen für den Handel
    • Identifizierung von Lücken zwischen Daten- und Algorithmusanforderungen zur Verbesserung der Ausführungsgenauigkeit
    • Klassifizierung des Handelssystems in Bezug auf verschiedene Derivatmärkte und Planung einer effizienten Entwicklungskette
    • Implementierung von Optimal Gamma und C Parameter für Support Vector Regression Modell in C++ & Python
      • Design und Definition der Grundelemente für einen Signalhandel-

      Roboter, um zu kommunizieren und zusammen mit anderen Robotern als Cluster zu arbeiten

    • Entwicklung von Data Pipelines

Kenntnisse

Machine Learning

AI

Gradient Boost

Support Vector Machine

PCA

SOM

MLP

LSTM

Logistic Regression

Produkte

C++

LibSVM

Python

MT4

MySQL

MongoDB

Gym

TensorFlow

Keras

PySPARK

08/2012 - 03/2013

8 Monate

Data Analytics - Erstellung von Prognose Modellen

Rolle
Data Scientist / Projektleiter
Kunde
E.ON
Projektinhalte
  • Ölpreisprognosen
    Identifizierung von Kundenwünschen nach praktischer Anwendung der Handelsstrategie
  • Analyse und Identifizierung von Leistungen von beendenden Modellen, Suche nach einer neuen effizienten Kombination zwischen Datenkontrakturen und Algorithmen für
    höhere Genauigkeit in C++ & R
  • Verantwortung für die Projektdokumentation sowie die Vorbereitung und Finalisierung
    von Präsentationen
  • Gasverbrauchsprognosen
  • Verantwortung für die Koordinierung und Umsetzung der Implementierung der Applikationen
    im neuen System in ständiger Absprache mit Business, Testern und Entwicklern
    in C++
Kenntnisse

Time Series Methoden

Machine Learning

Produkte

R

C++

Python

09/2009 - 08/2012

3 Jahre

Projekte zur datengetriebenen Optimierung von Geschäftsprozessen

Rolle
Software-Entwickler
Projektinhalte

Business Prozess Optimization
• Neue Definition von Geschäftsprozessen und Parallelisierung von Arbeitsabläufen zur Archivierung hoher Rechenleistung unter Berücksichtigung großer Datenmengen
• Spezieller Algorithmus in AMPL, der Intervall-Effekt von schlechter Datenqualität löst, um ihnen die Möglichkeit zu geben, alle falschen Daten während der Berechnungen aufzuzeigen
Distribution and Logistik Problem
• Design und Umsetzung von stark bestrahlten Einschränkungen Optimierungsproblem in AMPL Cplex Multi Bin Packung Problem & Saft Mixtur Problem
• Verantwortung bei der Umsetzung der AMPL Cplex in den Anforderungen

Kenntnisse

Projektmanagement

Produkte

Qlikview

AMPL

CPLEX

Microsoft Solver Foundation

FICO Solver

Projekthistorie

 

  • 9 Jahre Erfahrung im Bereich Data Science und Data Engineering

 

  • Ausgeprägte und weitreichende Kenntnisse zu diversen Data Science Methoden: u.a. Entwicklung analytischer und prädiktiver Modelle, Data Mining, prediktive und deskriptive Datenanalyse, statistische Modellentwicklung. statistische Modellanalyse, Prognosemodelle

 

  • Kenntnisse zu Machine Learning, künstliche Intelligenz und Big Data Technologien (u.a. Hadoop, Spark, Kafka)

 

  • Kenntnisse zu Cloud-Technologien wie Amazon Web Services (AWS) und MS Azure

 

  • Weitreichende Erfahrung im Umgang mit Datenbank-Technologien (RDBMS und noSQL)

 

  • Sehr gute Kenntnisse in Data Science Programmiersprachen wie R und Python

 

  • Erfahrung in der Anwendung agiler Projektmanagement-Methoden

 

  • Starke Qualitätsorientierung, Arbeiten als guter Team-Player, wissenschaftliches und analytisches Denken

 

  • Branchenkenntnisse: Banken, Energie, Transport & Logistik, Software

 

  • Sehr gute Kenntnisse in den folgenden Sprachen: Deutsch, Englisch, Chinesisch

 

  • Universitätsabschlüsse in Mathematik, umfangreiche Fortbildungen im Bereich Data Science

 

Branchen

  • Banken
  • Transportwesen
  • Software

Kompetenzen

Produkte / Standards / Erfahrungen
agile
AI
AWS
Convex Optimierung
Deep Learning
Gradient Boost
Gym
Hadoop
Kafka
Keras
LibSVM
Logistic Regression
LSTM
Machine Learning
Matlab
Microsoft Azure
Microsoft Azure Machine Learning
MLP
MS Power BI
MS Powerpoint
MT4
mySQL
PCA
PySPARK
Qlikview
REDIS
Reinforcement Learning
SAP BO
Scrum
SOM
Spark
SQl
Support Vector Machine
TensorFlow
Un- & Supervised Learning
Zeitreihen-Analyse

Programmiersprachen
AMPL
C++
Python
R

Datenbanken
MongoDB
MySQL
SQL

Aufgabenbereiche
Data Analytics
Data Engineering
Data Science
künstliche Intelligenz
Machine Learning
Projektmanagement

Sprachkenntnisse
Chinesisch
Muttersprache
Deutsch
sehr gute Kenntnisse
Englisch
sehr gute Kenntnisse

Aus- und Weiterbildung

09/2003 - 08/2008

5 Jahre

Studium der Mathematik

Abschluss
Dipl.-Mathematiker
Institution, Ort
Universität Bremen
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