Machine Learning Engineer

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.

• Apache Hadoop
• Big Data
• ETL
• Machinelles Lernen (allg.)
• Python
• R (Programmiersprache)
• Scala
• SQL
• Statistik (allg.)

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

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.