2010 ? 2013
Doktoratsstudium der technischen Wissenschaften, Informatik, Technische Universität Wien.
2008 ? 2010
Masterstudium Computational Intelligence, Technische Universität Wien.
2006 ? 2008
Bachelorstudium Software & Information Engineering, Technische Universität Wien.
2000 ? 2005
HTL, Höhere Technische Bundeslehranstalt Donaustadt, Wien.
Weiterbildung:
2019
KotlinConf 2019, Kopenhagen, Dänemark.
Inhalte: Aktuelle Entwicklung von Kotlin auf allen unterstützten Plattformen
2018
WeAreDevelopers World Congress, Wien, Österreich.
Inhalte: Clean Code, Chat-Bots, Scrum, Machine Learning
2015
Genetic and Evolutionary Computation Conference, Madrid, Spanien.
Inhalte: Aktuelle Forschungsergebnisse aus dem Bereich der Evolutionären Algorithmen
2015
ACCU Conference for C/C++ Developers, Bristol, England.
Inhalte: Behaviour Driven Development, C++14, Design for Testability, Modernizing Legacy C++
2015
Evostar Conference on Bio-Inspired Computation, Kopenhagen, Dänemark.
Inhalte: Constrained Optimization Problems, Genetic Programming, Anwendungen Evolutionärer
Algorithmen
2014
OOP Software meets Business, München, Deutschland.
Inhalte: Software-Architektur, Testen und Qualitätssicherung von Software, Management von
IT-Projekten, Soft Skills für Entwickler, Agile Entwicklung
2013
First International Optimization Summer School, Kioloa, Australien.
Inhalte: Constraint Programming, Mixed-Integer Programming, Uncertainty, Vehicle Routing,
Supply Networks
Programmieren:
Professionelle agile Software-Entwicklung in Kotlin/Java, C# und C++20, samt den dazu gehörigen Werkzeugen (z.B. IntelliJ IDEA, Visual Studio, Eclipse, Docker, RabbitMQ, Selenium, Ranorex, git, hg, boost, Gradle, gocd), Grundlagen in funktionalen und logikorientierten Programmiersprachen (Haskell, Prolog), Shell-Skripten, UML und Software-Projektmanagement. Grundkenntnisse in Python, R und Ruby.
Operations Research:
Fundierte Kenntnisse in Machine Learning, AI, kombinatorischer Optimierung, (ganzzahliger) linearer Optimierung, dynamischer Programmierung, heuristischen Optimierungsverfahren, Graphentheorie und Constraintprogrammierung, sowie der relevanten Software in diesen Gebieten (z.B. CPLEX, Gecode, WEKA)
Web;
Android-App Entwicklung, Basiswissen über HTML, CSS, JS, XML, XPath
Publikationen auf Anfrage
2010 ? 2013
Doktoratsstudium der technischen Wissenschaften, Informatik, Technische Universität Wien.
2008 ? 2010
Masterstudium Computational Intelligence, Technische Universität Wien.
2006 ? 2008
Bachelorstudium Software & Information Engineering, Technische Universität Wien.
2000 ? 2005
HTL, Höhere Technische Bundeslehranstalt Donaustadt, Wien.
Weiterbildung:
2019
KotlinConf 2019, Kopenhagen, Dänemark.
Inhalte: Aktuelle Entwicklung von Kotlin auf allen unterstützten Plattformen
2018
WeAreDevelopers World Congress, Wien, Österreich.
Inhalte: Clean Code, Chat-Bots, Scrum, Machine Learning
2015
Genetic and Evolutionary Computation Conference, Madrid, Spanien.
Inhalte: Aktuelle Forschungsergebnisse aus dem Bereich der Evolutionären Algorithmen
2015
ACCU Conference for C/C++ Developers, Bristol, England.
Inhalte: Behaviour Driven Development, C++14, Design for Testability, Modernizing Legacy C++
2015
Evostar Conference on Bio-Inspired Computation, Kopenhagen, Dänemark.
Inhalte: Constrained Optimization Problems, Genetic Programming, Anwendungen Evolutionärer
Algorithmen
2014
OOP Software meets Business, München, Deutschland.
Inhalte: Software-Architektur, Testen und Qualitätssicherung von Software, Management von
IT-Projekten, Soft Skills für Entwickler, Agile Entwicklung
2013
First International Optimization Summer School, Kioloa, Australien.
Inhalte: Constraint Programming, Mixed-Integer Programming, Uncertainty, Vehicle Routing,
Supply Networks
Programmieren:
Professionelle agile Software-Entwicklung in Kotlin/Java, C# und C++20, samt den dazu gehörigen Werkzeugen (z.B. IntelliJ IDEA, Visual Studio, Eclipse, Docker, RabbitMQ, Selenium, Ranorex, git, hg, boost, Gradle, gocd), Grundlagen in funktionalen und logikorientierten Programmiersprachen (Haskell, Prolog), Shell-Skripten, UML und Software-Projektmanagement. Grundkenntnisse in Python, R und Ruby.
Operations Research:
Fundierte Kenntnisse in Machine Learning, AI, kombinatorischer Optimierung, (ganzzahliger) linearer Optimierung, dynamischer Programmierung, heuristischen Optimierungsverfahren, Graphentheorie und Constraintprogrammierung, sowie der relevanten Software in diesen Gebieten (z.B. CPLEX, Gecode, WEKA)
Web;
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