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Artificial Intelligence & Machine Learning Development
Having Fun With Hard Challenges
Ich bin Feuer und Flamme für neue und insbesondere große Herausforderungen. Die schwierigsten Probleme der Welt warten darauf gelöst zu werden und bieten Gelegenheit zur Weiterentwicklung. Der kontinuierliche Wettbewerbsdruck treibt mich an. Mein Anspruch ist besser als die Konkurrenz und immer der Erste zu sein.
Solving Intelligence Out Of Passion
Eines der schwierigsten Probleme ist die künstliche Intelligenz und die damit verbundene Frage, wie Intelligenz sowie Lernen funktioniert. Meist ist menschliche Intelligenz wie eine Black Box. Sie erfüllt ihren Zweck, die genaue Funktionsweise bleibt jedoch im Unklaren. Nicht viel anders ist maschinelles Lernen. Mit Algorithmen dieses Segments können leistungsstarke Modelle generiert werden, die diverse Aufgaben lösen. Aber auch hier bleibt die genaue Funktionsweise im Unklaren.
Das Black-Box-Denken ist nicht ungefährlich. Es kann übersehen werden, in welchen Fällen ein bestimmter Machine-Learning-Algorithmus zur Anwendung kommen kann. Daher ist ein tiefes Verständnis der Funktionsweise der Lernalgorithmen erforderlich.
Making Magic Work
Meldet Euch, wenn Ihr vor den größten Herausforderungen im KI-Umfeld steht, intelligente Systeme oder Machine-Learning-Pipelines entwickeln wollt, Hilfe bei der Analyse von Daten benötigt oder an der Magie teilhaben wollt.
Meine Kernkompetenzen sind Machine Learning und Data Science kombiniert mit einem wirtschaftlichen Background. Schnelles Prototyping und die Entwicklung von zuverlässigen sowie robusten Systemen führt zu Erfolg.
irrwish GmbH
Dietrich Reisler
Sandkrugweg 16
22457 Hamburg
Telefon: +49 160 92641037
E-Mail: info@irrwish.org
Weitere Kontaktmöglichkeiten:
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CV
seit 2021 | Data Scientist + Data Engineer + Machine Learning Engineer
2020 – 2021: Data Scientist
betalot GmbH (Deutsche Lotto- und Toto-Agentur Ltd, Lottohelden.de)
- Aufbau eines Cloud Data Warehouse (Google BigQuery)
- Datenintegration aus diversen Quellen in ein zentrales Data Warehouse
- Entwicklung eines Workflow-Managements mit Apache Airflow & Google Cloud Composer
- Implementierung von Workflows & ETL-Prozessen
- Cloud Computing auf GCP mit Apache Beam & Google Cloud Dataflow
- Visualisierung von Daten & Erstellung von BI-Dashboards
- Weitere Technologien: SQL, Python
2017 – 2020: Data Scientist
EPROFESSIONAL GmbH (Axel Springer SE)
- Entwicklung einer Engine zur automatischen Gebotsberechnung für das firmeneigene Bid-Management
- Automatisierte Auswertung von Customer Journeys
- Dynamische sowie statische Attribution des Umsatzes & der Conversions
- Berechnung des Customer Lifetime Values
- Visualisierung von Daten & Erstellung von BI-Dashboards
- Implementierung von Workflows & ETL-Prozessen auf Basis von Apache Spark
- Cloud Computing auf GCP mit Apache Beam & Google Cloud Dataflow
- Einrichtung & Deployment von Webservices mit Spring Boot
- Entwicklung einer einheitlichen Schnittstelle zur Abholung von Reports über diverse APIs (Google / Bing / Amazon)
- Halten von Vorträgen zu Themen wie Machine Learning, funktionale Programmierung & Big Data
- Weitere Technologien: Hadoop, HDFS, HBase, SQL, Python, R, Java
2013 – 2017: Kognitive Informatik
Studium - Universität Bielefeld
- Machine Learning
- Reinforcement Learning
- Probabilistic Models
- Cognitive Computing
- Artificial Intelligence
- Funktionale Programmierung
- B.Sc.-Arbeit: Implementierung und Analyse von Q-Learning, SARSA sowie On-Policy Monte-Carlo Control zur Lösung von Markow-Entscheidungsprozessen
2010 – 2012: Online-Marketing / Community Manager
TRIKK17 GmbH & Co. KG
- Konzeption eines Plans zur Steigerung der Bekanntheit
- Entwurf von Einnahmequellen über die Community
- Erstellung des Unternehmensblogs (Wordpress)
- Veröffentlichung von Artikeln sowie Betreuung der Community
- Pflege von Social-Media-Plattformen (YouTube, Vimeo, Facebook, Twitter)
- Suchmaschinenoptimierung (SEO)
2007 – 2012: Volkswirtschaftslehre
Studium - Universität Hamburg
- Marketing
- Medien
- Spieltheorie
- Wachstumstheorie
- B.Sc.-Arbeit: Möglichkeiten und Implikationen von kontinuierlich steigenden Wachstumsraten in ideenbasierten Wachstumsmodelle
Software Stack
ML-Bibliotheken & Frameworks
- scikit-learn | TensorFlow | Keras | XGBoost | LightGBM | LibSVM | LibLinear
- pandas | NumPy | SciPy | Matplotlib | seaborn
Big Data / Verteiltes Rechnen
- Apache Spark (GCP Dataproc) | Apache Beam (GCP Dataflow)
- Python | C++ | Java | Haskell
Datenbanken & Data Warehouses
- BigQuery | HBase | Riak | MariaDB | PostgreSQL | MySQL | memcached | RocksDB | LMDB | LevelDB
- Linux | Google Cloud Platform | Hadoop | Git | GitLab | SVN | Apache Airflow (GCP Cloud Composer) | Terraform | FastAPI | Sphinx | Wordpress | reStructuredText | Markdown | Latex | HTML / CSS
