Theoretical physicist/MLOps engineer

Ich bin eine ehemalige Physikerin, die in den Bereichen Maschinenlernen und Datenanalyse umgeschult wurde und praktische Erfahrung mit modernen Werkzeugen sammle.

• Berater SharePoint
• Docker
• Git
• Gravitationswellenforschung
• Jenkins
• Latex
• Mathematica
• Python
• SQL

Als ausgebildete Physikerin bringe ich eine tiefgründige analytische Denkweise und eine starke Grundlage in der komplexen Problemlösung mit, die durch Jahre akademischer Forschung in der Quantenphysik entwickelt wurde. Derzeit mache ich den Übergang in Maschinenlernen und Datenanalyse und sammle praktische Erfahrungen mit Werkzeugen wie Docker, MLflow, Airflow und Jenkins. Ich bin besonders begeistert von der Herausforderung, robuste, reproduzierbare ML-Workflows zu gestalten und technische Best Practices in die Datenanalysepipelines einzubinden.