
ML Engineer & DevOps
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- 09.09.2025
Kurzvorstellung
Geschäftsdaten
Qualifikationen
Projekt‐ & Berufserfahrung
4/2020 – 1/2025
TätigkeitsbeschreibungImplementierte maschinelles Lernen für verschiedene Anwendungen (Computer Vision, NLP, Generative). Sorgte für die produktionstüchtigkeit durch saubere Codierung, Frameworks, Testing und Monitoring. Verwaltete Bereitstellung, Skalierung und Wartung von ML-Microservices mit Kubernetes und Docker. Bereitstellung von ML-Diensten in AWS, einschließlich S3, EC2, Lambda und SageMaker. Entwarf und implementierte robuste, skalierbare Datenpipelines für effiziente Datenverarbeitung und -analyse. Anwendung fortschrittlicher Überwachungssysteme zur Verfolgung der Modellleistung und der Datenabweichung in Echtzeit. Führte Projektmanagement und Anforderungenstypisierung für maschinelles Lernen.
Eingesetzte QualifikationenDocker, Kubernetes, Python, Tensorflow
9/2017 – 4/2020
TätigkeitsbeschreibungMaschinelles Lernen und Data Science-Forschung unter Verwendung von Gesundheitsdaten. Übersetzte Forschungsfragen in handlungsfähige statistische Modelle. Leitete Planung, Entwicklung, Prototypisierung und Implementierung von Algorithmen. Präsentierte Ergebnisse mit klaren Visualisierungen und praktischen Lösungen. Anwendung von Deep-Learning-Methoden und Frameworks in Python & TensorFlow. Optimierung der Leistung und Hyperparameter des maschinellen Lernens.
Eingesetzte QualifikationenPython, Tensorflow
nicht angegeben
9/2016 – 9/2017
TätigkeitsbeschreibungSpielte eine Schlüsselrolle bei der Einrichtung und Optimierung von E-Commerce-Systemen und Integration. Entwickelte und validierte Modelle für Kundendaten- und Webdatenanalyse. Verwendete statistische Techniken (R, SPSS) und maschinelles Lernen. Konstruierte robuste ETL-Pipelines für effiziente Datenverarbeitung und -analyse.
Eingesetzte QualifikationenR (Programmiersprache), Spss
Ausbildung
Tübingen
Über mich
Persönliche Daten
- Deutsch (Muttersprache)
- Englisch (Fließend)
- Europäische Union
Kontaktdaten
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