Data-Science & Engineering

Ein Digital Native, der sich zum Data-Science Allrounder mit starkem Background in Python plus den gängigen Bibliotheken & SQL entwickelt hat. Analytisch, verspielt und präzise mit Daten. Code-Qualität und Teamgeist sind meine wichtigsten Ansprüche.

Ein analytischer Geist - qualitätsbewusst und ergebnisorientiert. Verliebt in die Suche nach Erkenntnissen aus Daten und die Entwicklung des perfekten Source-Codes.

Im Master-Studium zum Data-Scientist mit Fokus auf Natural-Language- sowie Medical-Data-Processing spezialisiert, habe ich exzellente Kenntnisse im Umgang mit Python und den gänigen Bibliotheken gewonnen. Pandas, NumPy, Tensorflow, SpaCy, PyTorch, scikit-learn und einige Visualisierungs-Plattformen sind mir bestens vertraut.

Neben dem Studium war ich in der Finanzindustrie maßgeblich an der Entwicklung eines ETL-Prozesses plus Reporting-Systems beteiligt, das Daten aus verschiedenen Systemen wie Jira oder OTRS via Python & PostgreSQL in Excel-Reports abbildet.

Übrigens: Mit Jira habe ich auch zuvor schon intensive Bekanntschaften gemacht. Während des dualen Studiums durfte ich als Technischer Projektleiter bei einem mittelständigen Software-Unternehmen ein Ticketsystem auf Jira-Basis als Backbone-System für die Software-Entwicklung aufbauen.

Auf Sie wartet ein erstklassiger und motivierter Software-Entwickler aus dem Data-Science Umfeld. Ich freue mich auf Ihr spannendes Projekt!

Tech Stack:

- Python
- Python-Bibliotheken wie Numpy, Pandas, SpaCy, Tensorflow, pyTorch, scikit-learn und mehr.
- SQL, PostgreSQL, MS SQL
- VS Code
- Git
- Jira & Confluence
- MS Excel
- Linux
- Java
- JSON
- Powershell
- HTML
- jmespath
- CSS
- Apache VTL

Meine Dienste umfassen:

- Objektorientes Programmieren & Scripting
- Code-Analysen und Refactorings
- Datenanalysen
- Fehleranalysen
- Data-Pipelining
- Data-Science
- Reporting & Visualisierung von Daten
- Requirement-Engineering
- Code-Reviews, Pair-Programming & Mentoring, Code-Testing
- Testautomatisierung