Full Stack Data Scientist & AI Consultant

2/2022 – 5/2022

Aufgaben:
- Entwicklung und Optimierung eines Algorithmus für den Handel mit Währungen
- Implementierung und Test des Algorithmus
- Entwicklung einer Software zum Handel mit Währungen

Data Science, Python

2/2022 – 3/2022

Thema: Entwicklung und Implementierung eines Trading-Algorithmus

Aufgaben:
- Entwicklung und Optimierung eines Algorithmus für den Handel mit Währungen
- Implementierung und Test des Algorithmus
- Entwicklung einer Software zum Handel mit Währungen

Json, Python, Representational State Transfer (REST)

11/2019 – 2/2020

Thema: Entwicklung einer Plattform zur Indoor-Lageerkundung für Spezialeinheiten mit Drohnen

Aufgaben:
- Entwicklung einer Echtzeit-Prozesspipeline zum Detektieren und Erkennen von Gesten-basierten Steuerungskommandos für autonom operierende Drohnen anhand von multivariaten Sensordaten
- Entwicklung einer Drohnen-Simulationsumgebung mit ROS

Methoden: Maschinelles Lernen, Zeitreihenanalyse, Echtzeit-Datenstromanalyse, Signalverarbeitung

Data Science, Fliegende Roboter, Keras, Maschinelles Lernen, Python, Signalverarbeitung, Tensorflow

7/2019 – 12/2020

Thema: Konzeption, Planung, Entwicklung und Evaluierung einer Ring-basierten Interaktion für Augmented Reality (AR) Brillen in Smart Home Umgebungen

Aufgaben:
- Projektleitung und Unterstützung der Konsortialleitung
- Nutzerzentrierte Use Case Erstellung und Anforderungsanalyse
- Erstellung eines Interaktions- und Umsetzungskonzeptes
- Entwicklung und Evaluation einer Echtzeit-Prozesspipeline zum Detektieren und Erkennen von Fingergesten und Nutzer-Aktivitäten anhand von multivariaten Sensordaten

Methoden: Maschinelles Lernen, Zeitreihenanalyse, Echtzeit-Datenstromanalyse, Signalverarbeitung, nutzerzentrierte Entwicklung, Scrum

Benutzerschnittstelle / Mensch-Maschine-Schnittstelle (MMS), Digital mock-up (DMU) / Digitales Versuchsmodell (D-VM), Git, HTML5, Internet of Things (IoT), JavaScript, Json, Keras, Microsoft Business Intelligence, Pandas, Projektleitung / Teamleitung (IT), Python, Representational State Transfer (REST), Scikit-learn, Scrum, Signalverarbeitung, Tensorflow, Web Services

6/2016 – 6/2020

Thema: Konzeption, Planung, Entwicklung und Evaluierung eines Ring-basierten Interaktionsgerätes für Mehrfingergestenerkennung

Aufgaben:
- Projektleitung
- Nutzerzentrierte Use Case Erstellung und Anforderungsanalyse
- Entwicklung eines Wearables in Form eines Rings, welches mittels elektrischer Felder Fingerbewegungen mehrerer Finger erfassen kann
- Begleitung der Hardwareentwicklung und Firmware-Entwicklung
- Entwicklung von Treibern in Java, Python und für Android
- Erstellung eines Interaktions- und Umsetzungskonzeptes im Kontext von IoT
- Umsetzung eines Echtzeit-Fingertracking-Algorithmus, der 4 Sensordaten auf die 15 Fingerwinkel der Hand abbildet
- Entwicklung und Evaluation einer Echtzeit-Prozesspipeline zum Detektieren und Erkennen von Fingergesten und Nutzer-Aktivitäten anhand von multivariaten Sensordaten
- Umsetzung von diversen Demonstratoren

Methoden: Maschinelles Lernen, Deep Learning, Zeitreihenanalyse, Echtzeit-Datenstromanalyse, Signalverarbeitung, nutzerzentrierte Entwicklung, Scrum

Benutzerschnittstelle / Mensch-Maschine-Schnittstelle (MMS), C++, Data Science, Deeplearning4j, Design Thinking, Git, Internet of Things (IoT), Java (allg.), Json, Keras, Projektstudie, Maschinelles Lernen, Simulink, Picmicro, Neuronale Netze, Projektleitung / Teamleitung (IT), Python, Rekurrentes Neuronales Netzwerk (RNN), Representational State Transfer (REST), Robotics, Scikit-learn, Scrum, Signalverarbeitung, Support Vector Machine, Tensorflow, Unüberwachtes Lernen, Web Services, Weka (Waikato Environment for Knowledge Analysis), XML

1/2016 – 12/2016

Thema: Konzeption und Entwicklung eines Analysetools zur Aggregation von elektrischen Fahrzeugflotten

Aufgaben:
- Bewertung der Datenqualität und Anomalie-Erkennung
- Entwicklung eines Algorithmus zur Bestimmung der Flexibilität von elektrischen Fahrzeugflotten mittels statistischen Methoden
- Entwicklung von Prognosemodellen
- Konzeption und Umsetzung eines Web-basierten Dashboards (Backen und Frontend) zur Analyse der Flexibilität von elektrischen Fahrzeugflotten

Methoden: Statistische Verfahren, Zeitreihenanalyse, nutzerzentrierte Entwicklung, Scrum

Data Science, Docker, Git, HTML5, Java (allg.), JavaScript, Mariadb, PHP, Python, Scrum, Softwareentwicklung (allg.)

11/2015 – 2/2016

Thema: Unüberwachte Clusteranalyse und Erkennung von Fahrsituationen anhand von Motorsensordaten

Aufgaben:
- Entwicklung eines Algorithmus zur Erkennung von wiederkehrenden Mustern in multivariaten Zeitreihen
- Clusteranalyse von multivariaten Zeitreihen

Methoden: Maschinelles Lernen, Zeitreihenanalyse, Clusteranalyse

Git, Maschinelles Lernen, Simulink, Pandas, Python, Scikit-learn, Unüberwachtes Lernen