16.04.2025 aktualisiert

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100 % verfügbar

C++ / Qt / QML / JAVA / JEE / Ruby / Perl / RUST

Lippstadt, Deutschland
Weltweit
M.Sc.-Dipl.-Inform.
Lippstadt, Deutschland
Weltweit
M.Sc.-Dipl.-Inform.

Profilanlagen

002__BitPointer__Projektprofil_Berater_202402__Alis_Smajlovic__NEUTRAL.pdf

Skills

  • C++
  • Qt
  • QML
  • Windows API
  • Java
  • Swing
  • Android
  • JEE
  • Dropwizard
  • LabView
  • Perl
  • PHP (Basiskenntnisse)
  • CSS / HTML
  • (twitter) Bootstrap
  • REST
  • Ruby (on Rails)
  • Jira
  • Docker
  • Git
  • Subversion
  • Nginx
  • Travis CI
  • Mantis
  • SQLite
  • Sybase
  • MySQL
  • MySQL Workbench
  • SQL
  • MFC

Sprachen

DeutschMutterspracheEnglischverhandlungssicherKroatischMutterspracheBosnischMuttersprache

Projekthistorie

Unterstützung bei der Implementierung neuer Funktionalitäten an biomedizinischen Laborgeräten (HMI) eines global agierenden Biotechnologie- und Biomedizinunternehmens

Pharma und Medizintechnik

500-1000 Mitarbeiter

  • Implementierung neuer Funktionalitäten für Laborgeräte zur Zellsortierung (HMI)
  • Kontinuierliche Neupositionierung der Erkennungsoptik auf schwankende Mikrochippositionen
  • Optimierung der Algorithmen zur optische Detektierung des Endes von Zell-Trägerlösungen
  • Integration einer Multimonitorunterstützung bzw. User-definierte, persistente Ausrichtung der Anwendungsfenster auf einem Wayland-Compositor

OCR basierte Formular- und Rechnungslesung von Patientendaten für einen marktführenden Dienstleister von gesetzlichen Krankenversicherungen

Versicherungen

1000-5000 Mitarbeiter

  • Konfiguration und Implementierung von Texterkennungsfunktionalitäten
  • Implementierung von formularbasierten OCR Funktionen zur Lesung von Patienten-Abrechnungsdaten
  • Implementierung von OCR-Funktionen für diverse Heil- und Hilfsmittelformulare
  • Datenbankabgleich und Plausibilitätsprüfung von gelesenen Diagnosen, Indikationen, Verordnungen, u.v.m.
  • Datenbankabgleich von Versichertendaten
  • Plausibilitätsprüfung gelesener Versichertendaten

Entwicklung einer serviceorientierten und verteilten Texterkennung mit Such- und Klassifizierungsfunktionalität

Versicherungen

500-1000 Mitarbeiter

  • Architektur
  • Implementation eines Bildverarbeitungs- und Bildkorrekturservices
  • Implementation eines Texterkennungsservices (OCR)
  • Implementation eines Indizierungsservices
  • Implementation eines Klassifikationsservices
  • Implementation einer Service-Orchestrierung
  • Entwicklung der GUI sowie Anbindung an Service-Orchestrationsschicht

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