Data Scientist | Generative AI | Data Engineer | TensorFlow Certified Developer | Python
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- 48145 Münster
- DACH-Region
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- 27.03.2024
Kurzvorstellung
Qualifikationen
Projekt‐ & Berufserfahrung
2/2023 – 8/2023
Tätigkeitsbeschreibung
Kinderbuchgenerator
Entwicklung einer generativen AI-Anwendung zur Erstellung von individuellen und visualisierten Geschichten für Kinder.
Tätigkeiten:
- Integration der OpenAI, Midjourney und Stable Diffusion APIs
- Prompt Engineering zur Verbesserung der Qualität und Kreativität der generierten Texte und Bilder
- Verwendung von Promptemplates
- Benutzerfreundliche React-App als Interface für die individuelle Geschichtengenerierung
Data Science, Microsoft Azure, Natural Language Processing (NLP), PostgreSQL, Python, React (JavaScript library)
10/2022 – 9/2023
Tätigkeitsbeschreibung
Customer Data Hub
Konzeption und Entwicklung eines kundenzentrieten Data Warehouses für die Realisierung von konzernweiten Customer Analytics Use Cases
- Realisierung von generischen Kundenselektionen
- Erstellung von NBO-Trainingsdatensätzen für das trainieren von konzernweiten NBO-Modellen (Next Best Offer)
- Kundenreporting (Power BI Datenanbindung)
Tätigkeiten:
- DWH-Modellierung
- Spezifikation und Implementierung der ETL-Strecken
- Automatisierte Job- und Test-Steuerung
- Erstellung von Next Best Offer - Trainingsdatensätzen (NBO) für
die Umsetzung konzernweiter Recommendation Modelle
- Aufbau einer Pipeline zur generischen Kundenselektionen
- Selektionstool – PowerBI
Apache Spark, Confluence (Atlassian), Data Science, Datawarehouse / DWH, ETL, Git, Gradient Boosting, Jira, Python, SQL, Testautomatisierung
6/2022 – 9/2022
Tätigkeitsbeschreibung
Next Best Offer (NBO)
Entwicklung eines generischen Empfehlungssystems, um Prognosen über zukünftige Produktkäufe von Kunden abzuleiten.
Tätigkeiten:
- Explorative Datenanalyse und Datenaufbereitung
- Evaluierung von Recommendation Algorithmen
- Erstellung von Trainingspipelines
- Aufbau einer MLflow-Umgebung zum Hyperparametertuning und Persistieren verschiedener Recommendation Modelle
Confluence (Atlassian), Data Science, Git, Gradient Boosting, Jira, Microsoft Azure, Python, Scikit-learn, TensorFlow
11/2021 – 8/2022
Tätigkeitsbeschreibung
AI Golf-Coaching
Entwicklung eines Systems, das mithilfe von in Kleidung und Smartphones integrierten Sensoren sowie durch Objekterkennung in Videos Bewegungsempfehlungen für den Sportler generiert.
Tätigkeiten:
- Analyse und Aufbereitung von Senor- und Video-Daten
- Bildverarbeitung, Bildklassifikation und Object Detection mit OpenCV, TensorFlow, PyTorch
- Entwicklung von individuellen Trainingspipelines und Modellarchitekturen
- Vertestung der Integration von Deep Learning- und Gradient Boosting Modellen in mobilen Endgeräten
- Versionierung der Modellperformance und der Modelle mit DVC und MLflow
Amazon Web Services (AWS), Computer Vision, Confluence (Atlassian), Data Science, Docker, Flutter, Git, Gradient Boosting, Jira, Objekterkennung, Objekterkennung, OpenCV, PyTorch, TensorFlow
5/2021 – 8/2021
Tätigkeitsbeschreibung
Identifikation von Keywords und Tags
Entwicklung einer Komponente zur automatischen Findung von Tags und Keywords basierend auf Textinhalten aus Präsentationsmedien (Videos, Powerpoints)
Tätigkeiten:
- Requirements Engineering
- Implementierung und Evaluierung verschiedener Algorithmen und Frameworks zur Extraktion von Keywords, z.B. RAKE, TF-IDF, KeyBert, Spacy
- Entwicklung von individuellen Trainings- und Evaluierungspipelines
- Medienbereitstellung und Ergebnisempfang per API
- UML-Modellierung
Confluence (Atlassian), Docker, Git, Jira, Natural Language Processing (NLP), Python, Scikit-learn, TensorFlow
11/2020 – 4/2021
Tätigkeitsbeschreibung
Auslesen von Textinhalten aus Videos - OCR
Entwicklung einer Komponente zum Auslesen und Bereitstellen von Textinhalten aus Videos und Slideshows auf Basis von OCR
Tätigkeiten:
- Requirements Engineering
- Datenanalyse und Datenaufbereitung
- UML-Modellierung
- Evaluation verschiedener OCRs
- OCR-Integration und Ergebnisbereitstellung per API
Confluence (Atlassian), Docker, Git, Jira, PostgreSQL, Python, PyTorch, Scikit-learn
4/2020 – 9/2020
Tätigkeitsbeschreibung
Regelbasierte Klassifikation von Transaktionsdaten
Entwicklung einer Java-Anwendung zur Klassifikation von Transaktionsdaten auf Basis einer Rule Engine.
Tätigkeiten:
- Laden der Transaktionsdaten und Regeln mit PostgreSQL und EasyRules
- Containerisierung und Parallelisierung mit Docker
- Containermanagement
- Userinterface mit Angular und Flask
Angular, Apache HTTP Server, Confluence (Atlassian), Docker, Git, Java (allg.), Jira, Python, SQL
Zertifikate
Udemy
DeepLearning.AI
Microsoft
Stanford Online
Ausbildung
Fachhochschule Münster
Münster
Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg
Magdeburg
Über mich
Weitere Kenntnisse
⠀ - Data Science & Generative AI
⠀ - Data Engineering
⠀ - Computer Vision
Tätigkeitsschwerpunkte:
⠀ - Data Warehouse Modellierung und Bau der ETL-Strecken
⠀ - Binäre und Multi-Klassen Klassifikation (Video, Bild, Text, Audio)
⠀ - Generative AI (Prompt Engineering, Fine Tuning LLMs, PEFT)
⠀ - Objekterkennung und Pose Estimation (Video, Bild)
⠀ - Bau von Regressions-, Ranking- und Empfehlungsmodellen
⠀ - Next Best Offer (NBO), Next Best Action (NBA)
Programmiersprachen:
⠀ - Python, SQL, Java, TypeScript, PowerShell
Bibliotheken, Frameworks, Tools und Technologien:
⠀ Python:
⠀ ⠀ PySpark, TensorFlow, PyTorch, LangChain,
⠀ ⠀ pandas, NumPy, YOLOv5, XGBoost, CatBoost,
⠀ ⠀ LightGBM, Implicit, NLTK, Spacy, scikit-learn,
⠀ ⠀ OpenCV, PyTest, MLflow, FastApi, Flask
⠀ Java:
⠀ ⠀ Spring Boot, EasyRules, Apache HttpServer
⠀ TypeScript:
⠀ ⠀ Angular, React
⠀ Sonstiges:
⠀ ⠀ Azure, AWS, Git, DVC, PowerBI, Docker,
⠀ ⠀ Kubeflow, Confluence, Dataiku, Bash, Shell
Persönliche Daten
- Deutsch (Muttersprache)
- Englisch (Fließend)
- Europäische Union
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