Zusammenarbeit an verschiedenen Projekten im neurowissenschaftlichen Umfeld.
Technologisch gesehen bestanden die Anwendungen in diesen Projekten oft aus einem Python-Backend und einem React-Frontend, die in einem Kubernetes-Cluster bereitgestellt wurden.
Verbesserung von Arbeitsprozessen in der Publishing-Branche durch Einsetzen von NLP und unsupervised Machine Learning Methoden.
Einige implementierte Use Cases: Topic Discovery und Detektion von saisonalen Topics, Content Based und Collaborative Recommendation, In-Site Link Vorschläge und automatisierte Verlinkung.
Design und Entwicklung eines Empfehlungssystems basierend auf Text-Ähnlichkeit.
Ich habe Elasticsearch als Grundlage benutzt und darauf aufbauend ein Spring Boot Backend geschrieben, das zusätzlich einen Diversifizierungs-Algorithmus (Maximal Marginal Relevance) implementiert.
Design der System-Architektur und Implementierung eines Backends mit Spring Boot und einer skalierbaren priority Job Queue in AWS ECS, die große Mengen and Daten auf Anfrage prozessieren kann.
Implementierung von komplexen Content-Transformationen von verschiedenen Content-Formaten zu des Produkts eigenem XHTML Content-Formats. Das Tool hat eine wichtige Rolle gespielt durch einfache Migrations-Vorgänge neue Kunden zu gewinnnen.
Implementierung einer iOS-App mit starken Performance-Anforderungen.
Implementierung einer Android Tablet-App, die Angestellten der Hilfsorganisation ermöglicht Spenden effizienter zu sammeln, sowie ihre Performance zu betrachten.
Implementierung einer Android Tablet-App, sowie iOS Tablet-App, die Nutzern erlaubt sich zu registrieren, ihre Mitgliedschaft zu verwalten und sich mit Hilfe ihrer Mitgliedskarte in dem Fitnessstudio vor Ort anzumelden.
Machine Learning and Distributed Computing.
Master Thesis in Computational Neuroscience.
Recommendation and Database Systems
Software-Entwickler spezialisiert auf Design und Implementierung von Daten-Intensiven Anwendungen, die Probleme mit Hilfe von Machine Learning, NLP oder Recomender Systems lösen.
Freiberuflicher Software-Engineer mit 5+ Jahren an professioneller Erfahrung und 10+ abgeschlossenen Projekten. Mein Fokus liegt auf dem Design und der Implementierung von Daten-intensiven Anwendungen, die Methoden aus Natural Language Processing, Machine Learning und Recommender Systems nutzen, um Probleme in verschiedensten Domänen zu lösen.
Zusammenarbeit an verschiedenen Projekten im neurowissenschaftlichen Umfeld.
Technologisch gesehen bestanden die Anwendungen in diesen Projekten oft aus einem Python-Backend und einem React-Frontend, die in einem Kubernetes-Cluster bereitgestellt wurden.
Verbesserung von Arbeitsprozessen in der Publishing-Branche durch Einsetzen von NLP und unsupervised Machine Learning Methoden.
Einige implementierte Use Cases: Topic Discovery und Detektion von saisonalen Topics, Content Based und Collaborative Recommendation, In-Site Link Vorschläge und automatisierte Verlinkung.
Design und Entwicklung eines Empfehlungssystems basierend auf Text-Ähnlichkeit.
Ich habe Elasticsearch als Grundlage benutzt und darauf aufbauend ein Spring Boot Backend geschrieben, das zusätzlich einen Diversifizierungs-Algorithmus (Maximal Marginal Relevance) implementiert.
Design der System-Architektur und Implementierung eines Backends mit Spring Boot und einer skalierbaren priority Job Queue in AWS ECS, die große Mengen and Daten auf Anfrage prozessieren kann.
Implementierung von komplexen Content-Transformationen von verschiedenen Content-Formaten zu des Produkts eigenem XHTML Content-Formats. Das Tool hat eine wichtige Rolle gespielt durch einfache Migrations-Vorgänge neue Kunden zu gewinnnen.
Implementierung einer iOS-App mit starken Performance-Anforderungen.
Implementierung einer Android Tablet-App, die Angestellten der Hilfsorganisation ermöglicht Spenden effizienter zu sammeln, sowie ihre Performance zu betrachten.
Implementierung einer Android Tablet-App, sowie iOS Tablet-App, die Nutzern erlaubt sich zu registrieren, ihre Mitgliedschaft zu verwalten und sich mit Hilfe ihrer Mitgliedskarte in dem Fitnessstudio vor Ort anzumelden.
Machine Learning and Distributed Computing.
Master Thesis in Computational Neuroscience.
Recommendation and Database Systems
Software-Entwickler spezialisiert auf Design und Implementierung von Daten-Intensiven Anwendungen, die Probleme mit Hilfe von Machine Learning, NLP oder Recomender Systems lösen.
Freiberuflicher Software-Engineer mit 5+ Jahren an professioneller Erfahrung und 10+ abgeschlossenen Projekten. Mein Fokus liegt auf dem Design und der Implementierung von Daten-intensiven Anwendungen, die Methoden aus Natural Language Processing, Machine Learning und Recommender Systems nutzen, um Probleme in verschiedensten Domänen zu lösen.
Direktester geht's nicht! Ganz einfach Freelancer finden und direkt Kontakt aufnehmen.