Big Data, Data Science, Business Intelligence, Data Warehousing, Cloud Computing

Freising, Deutschland Diplom-Informatiker, Promotion

Profilanlagen

Skills

Fachliche Schwerpunkte:

Big Data / Data Science
Business Intelligence / Data Warehousing
Cloud Computing

Rollen: Software Engineer, Data Engineer, Data Analyst, Data Scientist

Zertifizierungen:

AWS Solution Architect – Associate
Cloudera Certified Data Engineer (CCP)
M101J: MongoDB for Java Developers – MongoDB University
M102: MongoDB for DBAs – MongoDB University
Pentaho Architect Bootcamp
Sun certified Java Programmer (SCJP)

Ausbildung:

Promotion in Bioinformatik (2009)
Abschluß: magna cum laude

Diplom in Informatik (2004)
Abschluß: 1,3

Qualifikationen

Starke analytische, konzeptionelle und kommunikative Fähigkeiten. Hohe Eigeninitiative sowie selbständiges und ergebnisorientiertes Arbeiten.
20 Jahre IT-Erfahrung in unterschiedlichen Rollen (Software Engineer, Data Engineer, Data Analyst, Data Scientist) und Branchen (Gesundheitswesen, Forschung, Finanzdienstleistung, E-Commerce, Wirtschaftsprüfung, Biotechnologie)
Mehr als 15 Jahre Erfahrung in der Anwendung agiler Projektmanagementmethoden (Scrum, Kanban).
Sehr vertraut mit relevanten (Big) Data Themen wie Business Intelligence, Data Warehousing, Data Analytics / Data Science sowie mehrere Jahre Erfahrung in der Anwendung moderner Technologien wie AWS, Hadoop, Spark, Airflow und Pentaho sowie ihrer Ökosysteme.

Sprachen

DeutschMutterspracheEnglischverhandlungssicher

Projekthistorie

Entwicklung einer (serverless Cloud) Anwendung zur Gene-Expressions Analyse

Pharma und Medizintechnik

Verwendete Technologien, Libraries, Software und Tools: Git, BitBucket, Jira, AWS (CDK, Batch, Lambda, DynamoDB, Step Functions, S3, IAM, VPC, EC2, ECS, CloudWatch, Glue, Athena, Cognito, Amplify, AppSync), GraphQL, React, D3, Python, PyCharm, Parquet, PySpark, Pandas, Jupyter, Docker

Entwicklung einer Pipeline zum Design von Antikörpern auf Basis eines GPU/CPU On-Premise Clusters

Pharma und Medizintechnik

Verwendete Technologien, Libraries, Software und Tools: Git, BitBucket, Jira, Python, PyCharm, Parquet, Spark, PySpark, Ray, Pandas, Jupyter, PyRosetta, PyMol, PyTorch, Java, Eclipse, Maven, Docker

High-Throughput (Small Molecule) Docking auf Basis einer serverless Cloud-Architektur

Pharma und Medizintechnik

Verwendete Technologien, Libraries, Software und Tools: Git, BitBucket, Jira, AWS (CDK, Batch, Lambda, DynamoDB, Step Functions, S3, IAM, VPC, EC2, ECS, EFS, SQS, SNS, CloudWatch, Kinesis Firehose, Glue, Athena, EMR Serverless, Cognito, API Gateway, SageMaker), Python, PyCharm, Parquet, PySpark, Pandas, Jupyter, Keras, Scikit-Learn, Docker

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