Machine Learning Engineer

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  Europa
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  auf Anfrage
  80939 München
 10.10.2018

Kurzvorstellung

I like implementing machine learning pipelines in Scala or Python in a Spark and Hadoop environment for big data applications. Customers include OTTO and Adidas.

Ich biete

IT, Entwicklung
  • Machine learning
    3 Jahre, 10 Monate Erfahrung
  • Python
    3 Jahre, 6 Monate Erfahrung
  • Scala
    1 Jahr, 11 Monate Erfahrung
  • Big Data
    1 Jahr, 11 Monate Erfahrung
  • SQL
    1 Jahr, 8 Monate Erfahrung
  • Apache Hadoop
    1 Jahr, 6 Monate Erfahrung
  • ETL
    1 Jahr, 1 Monat Erfahrung
  • R (Programmiersprache)
    4 Monate Erfahrung
Forschung, Wissenschaft, Bildung
  • Statistik (allg.)

Projekt‐ & Berufserfahrung

Data Scientist
Adidas AG, Nürnberg
4/2018 – offen (7 Monate)
Konsumgüterindustrie
Tätigkeitszeitraum

4/2018 – offen

Tätigkeitsbeschreibung

I am in charge of improving the recommendation engine used on adidas.com
in a data-driven way using Python and a variety of data sources including order and product related data. Furthermore I have an advisory role in a project to predict purchases from clickstream data.

Eingesetzte Qualifikationen

Big Data, Machine learning, Python, Scala


Data Scientist
Otto Gmbh & Co. KG, Hamburg
12/2017 – 4/2018 (5 Monate)
Handel
Tätigkeitszeitraum

12/2017 – 4/2018

Tätigkeitsbeschreibung

Development and productionizing of a fraud-detection-model in e-commerce based on clickstream data. The model was implemented and tested in Scala
and parallelized using Apache Spark on a hadoop cluster. The model was also
deployed for real time predictions in an Apache Kafka framework.

Eingesetzte Qualifikationen

Apache Hadoop, Big Data, Machine learning, Python, Scala


Data Scientist
Kundenname anonymisiert, München
8/2017 – 11/2017 (4 Monate)
Dienstleistungsbranche
Tätigkeitszeitraum

8/2017 – 11/2017

Tätigkeitsbeschreibung

Development of a R-package that extracts Information out of .pdf files using machine learning.

Eingesetzte Qualifikationen

R (Programmiersprache), Predictive analytics, Machine learning


Data Scientist (Festanstellung)
Vodafone Group, London
4/2016 – 4/2017 (1 Jahr, 1 Monat)
Telekommunikation
Tätigkeitszeitraum

4/2016 – 4/2017

Tätigkeitsbeschreibung

Building an end-to-end data science machine.
My responsibilities included ensuring data quality, understanding the raw data
and crafting of suitable features for predictive-analytic machine learning models.
Use-cases were for example travel prediction or device recommendation.
Furthermore I made key contributions to a smart Python and Scala framework to implement data flows in production on an hadoop cluster. In this context, I unit-tested the code, created and reviewed pull requests and trained colleagues and external consultants to use the tool.

Eingesetzte Qualifikationen

Machine learning, Apache Hadoop, Big Data, ETL, Python, Scala


Data Science Werkstudent (Festanstellung)
Vodafone Kabel Deutschland, München
8/2014 – 3/2016 (1 Jahr, 8 Monate)
Telekommunikation
Tätigkeitszeitraum

8/2014 – 3/2016

Tätigkeitsbeschreibung

As working student I supported the data science team with analysis of various
technical data. My main focus was on finding multivariate correlations that could
be exploited to optimize the assurance process. Other responsibilities included
generation of KPIs or statistical support for other department’s campaigns. As
software tools I used Python and SQL.

Eingesetzte Qualifikationen

Machine learning, SQL, Python


Ausbildung

Mathematik
(Master of Science)
Jahr: 2017
Ort: München

Mathematik
(Bachelor of Science)
Jahr: 2015
Ort: München

Qualifikationen

Machine Learning, Big Data, Data Analytics, Spark, Hadoop, Hive&Impala, Scala, R, Python (numpy, pandas, keras, tensorflow, matplotlib, gensim), Software Engineering, Git, SQL, Agile & Scrum working

Über mich

Was mich als Data Scientist antreibt:
Mit Hilfe von Big Data lassen sich hochdimensionale Zusammenhänge erkennen, die dem bloßen Auge verborgen bleiben. Bei der Arbeit fühlt sich ein Data Scientist deshalb oft als Forscher und verspürt den "Frontier Spirit". Die zweite treibende Kraft ist der enorme Business Value, der in Daten steckt: Selbstlernende datenbasierte Lösungen übertreffen konventionelle regelbasierte Ansätze oftmals um ein Vielfaches.
Der Data Scientist ist dabei ein Allrounder: Er vereinigt Kompetenzen in Software Engineering und mathematischer Analyse. Darüberhinaus muss er eine geeignete Hardwarearchitektur finden, um von der vollen Skalierbarkeit der Software maximal profitieren zu können.
Ich persönlich näherte mich - aufgrund meines starken mathematischen Hintergrunds - den Daten von der analytischen Seite. Meine Erfahrung ließ mich jedoch auch in den anderen Bereichen Expertise entwickeln, sodass mein ganzer Fokus nun auf der Ausarbeitung von end-to-end Lösungen liegt. Konkret bedeutet das die gesamte Data-Pipeline - von der Gewinnung der Rohdaten bis zur Präsentation der Ergebnisse - zu automatisieren: Auf regelmäßig neue Input-Daten sollen - ohne dass ein Mensch den Startknopf drücken muss - neue Insights generiert und Ergebnisse berechnet werden.

Persönliche Daten

Sprache
  • Deutsch (Muttersprache)
  • Englisch (Fließend)
  • Spanisch (Grundkenntnisse)
Reisebereitschaft
Europa
Arbeitserlaubnis
  • Europäische Union
Profilaufrufe
419
Alter
24
Berufserfahrung
4 Jahre und 2 Monate (seit 08/2014)

Kontaktdaten

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