09.11.2025 aktualisiert
Premiumkunde
100 % verfügbarSoftwareentwickler / Datenbankentwickler
Roding-Neubäu, Deutschland Abitur
Skills
C#.NETDevExpress ControlsSQL ServerASP.netAzureBig DataSmartMeterRadius ServerPostgresSQLPythonMathlabMicrosoft SQL-Server
- Entwicklungsumgebungen
- Visual Studio .NET (2015, 2017, 2019, 2022)
- InstallShield
- DataGrip
- HeidiSQL
- DevExpress
- PyCharm
- pgAdmin
- Mathlab
- Programmiersprachen
- C#
- VB.Net
- SQL (T-SQL, Stored Procedure)
- PL/SQL
- Python
- JavaScript
- VBA
- LUA
- JSON
- XML
- Datenbanken
- MS SQL-Server (2014, 2016, 2017, 2019, 2022),
- PostgreSQL
- Oracle
- Technologien
- Windows
- Mac
- Ubuntu
- FTP
- HTTP
- Microsoft Office 365,
- Windows Server 2019, 2022,
- Azure
- Git Hub
- DevOps
- BigData
- Zertifizierungen (Mitarbeit bei folgenden Zertifizierungen)
- ISO 27001
- BSI-C5
- NIS-2
Sprachen
DeutschMutterspracheEnglischgut
Projekthistorie
Hierbei handelt es sich um eine Datenbankbasierte Software mit welcher das deutsche Stromnetz ausgewertet wird. Das ist eine Software welche ich für meine Vorträge entwickelt habe und ständig weiter entwickle.
Mit dieser Software werden die Daten des deutschen Stromnetzes, welche von der Bundesnetzagentur zur Verfügung gestellt werden, eingelesen und ausgeweretet.
Somit können folgende Parameter ermittelt werden:
- Erzeugung anhand der Kraftwerkstypen
- Residualllast im deutschen Stromnetz
- Importe und Exporte vom und zum europäischen Ausland
- Benötigte Speicher um Kraftwerke mit fossilen Brennstoffen ersetzen zu können.
- Abweichungen über die von den Wettermodellen basierenden Prognosen zur tatsächlichen Einspeisung.
- Mustererkennung anhand von verschiedenen KI-Modellen
- Eingesetzte Techniken
- PostgreSQL
- Oracle
- Python
- DevExpress
Planung und Programmierung aller Funktionen um die Daten der SmartMeter und iMsys live aus dem deutschen Stromnetz aufzubereiten
Aufbau eines hoch sicheren DataCenters (BSI-Konform) zum Verarbeiten der Netzwerkdaten. Weiterhin werden weitere Daten von verschiedenen Rechenzentren geliefert. Alle diese Daten werden über eigens dazu entwickelte Programme eingelesen und aufbereitet, korreliert und über Reports exportiert, sowie in GIS-System visualisiert. Die Aufgabe dieses Portal ist es die Verfügbarkeit der einzelnen SmartMeter und iMsys in Bezug auf Onlinezeiten, Datenvolumen, Roaming und Ausfallzeigen zu analysieren und auszuwerten, sowie den deutschlandweiten Rollout der SMGWs anhand von Mobilfunkabdeckungen zu berechnen. Die Auswertung der Daten erfolgt in Echtzeit.
Da nun die Machbarkeitsstudie abgeschlossen ist, erfolgt der Umzug in das interne Rechenzentrum und wird in den Echtbetrieb überführt und steht somit dem gesamten Konzern zur Verfügung.
Aufgabenbereich:
- Aufbau der virtuellen Windows Server 2019, sowie Ubuntu-Servers
- Aufbau der Webservices zum Datenaustausch mit anderen Rechenzentren
- Aufbau des SQL-Servers, PostgreSQL sowie in-memory Datenbanken
- Permanente Performanceoptimierung der Aufbereitungsprozesse und der Datenbankabfragen.
- Entwickeln der Reporting Seiten unter ASPX und DevExpress
- Bidirektionale Synchronisation zwischen SQL-Server und PostreSQL
- Kafka
- Support
Angewandte Techniken:
- C#
- SQL-Server 2019
- PostrgeSQL
- Python
- Azure
- Fortigate
- PowerShell
- SFTP
- DevExpress
- JavaScript
Projektbeschreibung
Diese Software dient dem Chirurgen in der Klinik zum Planen und Simulieren von bevorstehenden medizinischen Operationen im Bereich der Orthopädie und Chirurgie in 3D, basierend auf CT Aufnahmen. Der Arzt hat somit die Möglichkeit eine Operation zu planen und das am besten passende Implantat automatisch auswählen zu lassen und kann sich dieses in das CT Bild einsetzen lassen. Diese Planungsdaten stehen dann interoperativ über Navigationssystem usw. zur Verfügung.
Erstellen einer Planung und Förderantrag
Planen eines auf Azure basierenden Portals zum Erkennen von Krankheiten auf Basis von Machine Learning. Definieren der Anforderungen der Datenbanken, Neuronalen Netzen, der Software und die Korrelation von unterschiedlichen Datenquellen um Krankheiten früh erkennen zu können. Zum Anderen richtet sich dieses Tool an Chirurgen, welche interoperativ unterstützt werden. Das Projekt wurde zur Förderung im Bereich ‚Lifescience Medizintechnik – Digitale Gesundheit/Medizin“ sowie bei ‚Smarte Algorithmen und Expertensysteme‘ eingereicht.
Aufgabenbereich:
• Erstellen der Implantatdatenbank für alle weltweit verfügbaren Implantate, basierend auf dem SQL-Server 2014/ 2019/2022.
• Programmieren aller Stored Procedure für den Zugriff der Applikationen (Desktop und Azure) auf die Implantatinformationen
• Suchen nach passenden Implantaten anhand von dreidimensionalen Markern der STL Daten der Implantate. So dass die Implantate automatisch anhand der Anatomie des Femurs ausgewählt und dem Chirurgen zur Implantierung vorgeschlagen werden können.
• Erstellen einer Anwendung, basierend auf WPF und .NET zum Verwalten der Implantate, OP-Anleitungen, Instrumentierung, Kompatibilitäten in der Datenbank.
• Verteilen der Änderungen auf die Ärzte und Kliniken weltweit, basierend auf Azure
• Aufbau eines lernenden Algorithmus, welcher die Suchergebnisse der Stored Procedure anhand der Interaktion des Chirurgen optimiert und so die Suchergebnisse ständig verbessert.
• Erstellen von Excel-Macros um die Daten von früheren Systemen einzulesen und für die weitere Verarbeitung im SQL-Server aufzubereiten.
• Konfigurieren der Azure Plattform mit hohen Sicherheitsanforderungen, da es sich hier um Patientendaten handelt und die DSGVO genau eingehalten werden muss.
• Leitung der Entwicklungsabteilung
• Leitung des Web-Teams
• Erstellen von Strategien für das Unternehmen im Bereich Künstlicher Intelligenz
Angewandte Techniken:
Diese Software dient dem Chirurgen in der Klinik zum Planen und Simulieren von bevorstehenden medizinischen Operationen im Bereich der Orthopädie und Chirurgie in 3D, basierend auf CT Aufnahmen. Der Arzt hat somit die Möglichkeit eine Operation zu planen und das am besten passende Implantat automatisch auswählen zu lassen und kann sich dieses in das CT Bild einsetzen lassen. Diese Planungsdaten stehen dann interoperativ über Navigationssystem usw. zur Verfügung.
Erstellen einer Planung und Förderantrag
Planen eines auf Azure basierenden Portals zum Erkennen von Krankheiten auf Basis von Machine Learning. Definieren der Anforderungen der Datenbanken, Neuronalen Netzen, der Software und die Korrelation von unterschiedlichen Datenquellen um Krankheiten früh erkennen zu können. Zum Anderen richtet sich dieses Tool an Chirurgen, welche interoperativ unterstützt werden. Das Projekt wurde zur Förderung im Bereich ‚Lifescience Medizintechnik – Digitale Gesundheit/Medizin“ sowie bei ‚Smarte Algorithmen und Expertensysteme‘ eingereicht.
Aufgabenbereich:
• Erstellen der Implantatdatenbank für alle weltweit verfügbaren Implantate, basierend auf dem SQL-Server 2014/ 2019/2022.
• Programmieren aller Stored Procedure für den Zugriff der Applikationen (Desktop und Azure) auf die Implantatinformationen
• Suchen nach passenden Implantaten anhand von dreidimensionalen Markern der STL Daten der Implantate. So dass die Implantate automatisch anhand der Anatomie des Femurs ausgewählt und dem Chirurgen zur Implantierung vorgeschlagen werden können.
• Erstellen einer Anwendung, basierend auf WPF und .NET zum Verwalten der Implantate, OP-Anleitungen, Instrumentierung, Kompatibilitäten in der Datenbank.
• Verteilen der Änderungen auf die Ärzte und Kliniken weltweit, basierend auf Azure
• Aufbau eines lernenden Algorithmus, welcher die Suchergebnisse der Stored Procedure anhand der Interaktion des Chirurgen optimiert und so die Suchergebnisse ständig verbessert.
• Erstellen von Excel-Macros um die Daten von früheren Systemen einzulesen und für die weitere Verarbeitung im SQL-Server aufzubereiten.
• Konfigurieren der Azure Plattform mit hohen Sicherheitsanforderungen, da es sich hier um Patientendaten handelt und die DSGVO genau eingehalten werden muss.
• Leitung der Entwicklungsabteilung
• Leitung des Web-Teams
• Erstellen von Strategien für das Unternehmen im Bereich Künstlicher Intelligenz
Angewandte Techniken:
- C#
- Python
- SQL-Server 2014, 2017, 2022
- PostgreSQL
- Azure
- DevExpress