Experte für Data Science, Numerik und Physik in Python und C++

3/2021 – 7/2021

Entwicklung eines Verfahrens zur Optimierung von landwirtschaftlichen Flächen und Implementierung als RESTful-API auf Amazon Web Services.

Inhalt
• Sammlung und Gewichtung von Anforderungskriterien
• Finden einer geeigneten mathematische Beschreibung und numerische Problemmodellierung
• Entwicklung eines mehrstufigen hochperformanten Optimierungsverfahren

Vorgehen
• Regelmäßige Rücksprache mit Frontend Entwickler
• Fixing von Bugs und Aufnahme in die Testfallbibliothek
• Aufbau eines geeigneten Virtual Environments ohne Versionskonflikte der verwendeten Bibliotheken

Implementierte Algorithmen
• Modifizierung des Dijkstra Algorithmus
• Metropolis-Hastings Algorithmus
• Verschiedene Geometrieoperationen zu: Schnittpunkten, Polygonen
• Faktorzerlegung unter Nebenbedingungen
• Minimal Counterclockwise Closed Loop Verfahren
• Distanzen zwischen GPS-Koordinaten

Python
• Python
• Numpy
• Matplotlib
• Graphtool
• Networkx
• Requests
• Json

Tools / Environments
• Git
• Docker
• AWS Lambda
• AWS API Gateway
• AWS RDS
• mySQL

Verwendete Algorithmen

Graphen
• Dijkstra
• Connected-component labeling

Numerik
• Shoelace formula

Amazon Web Services (AWS), Cloud Computing, Mathematik, Numerische Steuerung, Python, SQL

2/2020 – 12/2021

Im Zuge eines Forschungs- und Entwicklungsprojekts wurde eine neue Art von Messsystem in den Druckprozess integriert. Ziel des Projektes war es, die neuen Daten zu nutzen, um die Effizienz (Verfügbarkeit, Produktionsgeschwindigkeit) der Produktionsanlage zu steigern, sowie die benötigten Ressourcen (Farbe, Energie, Papier, Arbeitszeit) zu reduzieren.
Die Algorithmus Schmiede wurde beauftragt, auf Basis der neu verfügbaren Daten den Automatisierungsgrad im Druckprozess weiter zu steigern. Hierzu sollten Programmcodes in Python und C++ geschrieben werden, die Routinen aus dem Bereich Computer Vision mit Algorithmen aus dem Bereich Regelungstechnik verknüpfen. Mit Methoden aus den Bereichen Datenanalyse, Modellbildung und Data Science sollte ein mathematisches Modell zur Simulation des Druckprozesses entwickelt werden. Ergänzend sollten physikalische Experimente und weitere Maßnahmen (z.B. Vorschlag ergänzender Sensorik, Anpassungen im Produktionsablauf) entwickelt werden, um die Modellparameter festzulegen und das statistische Toleranzmodell an den relevanten Stellen zu verfeinern.


-Hyperlink entfernt-

C++, Data Science, k-Means-Algorithmus, Mathematik, ODBC (Open Database Connectivity), OpenCV, Physik, Python

1/2018 – 5/2018

Durchführung einer Mitarbeiterbefragung:
- Konzeptionieren des Fragebogen
- Durchführung der Befragung
- Betreuung während der Befragung
- Zwischenauswertung
- Präsentation der Ergebnisse
- 2te Befragung zur Verifikation der Ergebnisse und Handlungsempfehlungen

Datenanalyse, Datenschutz, LaTex, Python, Mitarbeiterbeteiligung, Projektmanagement - Angebotsmanagement, Projektmanagement - Kommunikation