Machine Learning Engineer / Data Science / Cybersecurity / Testing
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- 16.03.2026
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Kurzvorstellung
Geschäftsdaten
Qualifikationen
Projekt‐ & Berufserfahrung
8/2024 – 9/2025
Tätigkeitsbeschreibung
• Erhöhung der Code-Zuverlässigkeit durch Implementierung von Unit- und Integrationstests und deren Integration in GitLab CI/CD, wodurch die Testabdeckung auf 100 % erhöht wurde.
• Entwicklung, Pflege und Integration von Cybersicherheitsontologien für das Smart Grid, wodurch interoperable Netzsimulations- und Co Simulations-Pipelines ermöglicht und Cybersicherheitsanalysen unterstützt werden.
• Erhöhung der Interoperabilität und Klarheit der Eigentumsverhältnisse durch Umstrukturierung einer Forschungsontologie in domänenspezifische Module, wodurch die Einarbeitungszeit verkürzt und eine nahtlose toolübergreifende Integration ermöglicht wurde.
• Erweiterung des Projekts um einen Datenbankkonnektor, wodurch die Datenladezeiten verkürzt und skalierbare Abfragen im Vergleich zu lokalen Instanzen ermöglicht wurden.
Datenmodelierung, Cyber Security, OWL (Web Ontology Language), Python, RDFS (Resource Description Framework Schema), Test Automation
6/2024 – 6/2025
Tätigkeitsbeschreibung• Entwicklung einer Attack-Tree-Engine, die statische Bedrohungen für intelligente Stromnetze erkennt, und Validierung anhand von Branchenvorlagen, wodurch die manuelle Analysezeit auf Sekunden reduziert und die Risikobewertung unterstützt wird.
Eingesetzte QualifikationenCyber Security, OWL (Web Ontology Language), Python, Risikoanalyse
5/2023 – 8/2024
Tätigkeitsbeschreibung
• Verdeckte Virtualisierungsartefakte durch Patchen und Konfigurieren von Xen Hypervisor und QEMU, einschließlich benutzerdefinierter SMBIOS- und ACPI-Tabellengenerierung, validiert unter Verwendung gängiger EvasionTest-Benchmarks.
• Einrichtung einer realistischen Domänenumgebung durch Erstellung eines Unternehmens-Workstation-Profils mit automatisierten PowerShell Modulen für Artefakt- und Registrierungsanpassungen und Integration eines Samba 4 AD DC.
• Konfiguration und Wartung der Kerninfrastrukturdienste für eine Samba 4 AD DC-Umgebung, um eine stabile Domänencontroller-Leistung und Netzwerkintegrität sicherzustellen.
• Erstellung einer umfassenden Dokumentation für einen reproduzierbaren End-to-End-Sandbox-Härtungsprozess, einschließlich Fehlerbehebungsanleitungen, technischen READMEs und Patch-Workflows.
Cyber Security, Bash Shell, C (Programmiersprache), Netzwerkadministration (allg.), Samba, Ubuntu, Virtualisierung (Allg.), Windows Powershell
5/2020 – 5/2021
Tätigkeitsbeschreibung
• Entwicklung einer durchgängigen ROS 2 Multi-RGB-D-Wahrnehmungspipeline für die Personenerkennung, 3D-Lokalisierung und Multi-Target-Tracking mit kamerübergreifender Zuordnung und Track-Fusion zur Aufrechterhaltung konsistenter Identitäten.
• Entwicklung eines TensorFlow/Keras-Autoencoders zur Komprimierung von Wetterzeitreihendaten und Integration von Python-Encoder-/Decoder-Diensten in ein Java-basiertes Digital-Twin-System über TCP-Sockets, einschließlich einer Pipeline für Training und Modellverwaltung (Vortraining + Updates), um das Datenvolumen zu reduzieren und gleichzeitig die Rekonstruktionsqualität aufrechtzuerhalten.
Data Science, Machine Learning Engineer
Ausbildung
RWTH Aachen University
Aachen
University of Duisburg-Essen
Duisburg
Weitere Kenntnisse
• Python: NumPy, pandas, Matplotlib, scikit-learn, PySpark, PyTorch, TensorFlow, Multithreading, Multiprocessing. DevOps: Docker, CI/CD.
• ML/CV-Algorithmen: Lineare Regression, Klassifizierung, Clustering, Random Forests, XGBoost, RNNs, CNNs, Zeitreihen, NLP, Graphische Modelle, Exakte Inferenz, Approximative Inferenz, Latente Variablenmodelle, GANs, VAEs, LSTMs, Transformatoren.
• Datenbanken & Big Data: SQL, PostgreSQL.
• Robotik & Verteilte Systeme: ROS2.
• Systeme und Virtualisierung: Ubuntu Server, Xen Hypervisor, QEMU, DRAKVUF, Samba 4.
• Semantisches Web und Wissensgraphen: RDF(S), OWL, SHACL, SPARQL, Ontologie Engineering.
• Netzwerkadministration: DNS-Management, NTP/Chrony-Konfiguration, TCP/IP und statische Adressierung, Servicemanagement, Netzwerkdiagnose, Virtualisierungsnetzwerke.
• Cybersicherheit: Systemhärtung, Risikobewertung, Bedrohungsmodellierung.
• Testen und Qualitätssicherung: Unit-Tests, Integrationstests.
• KI-Agenten: Google ADK, MCP, Tool-/Funktionsaufruf, Single- und Multi-Agent-Workflows, Sitzungen und Speicher, Beobachtbarkeit, Bewertung.
Persönliche Daten
- Deutsch (Muttersprache)
- Englisch (Fließend)
- Niederländisch (Grundkenntnisse)
- Europäische Union
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