13.05.2025 aktualisiert

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Datenanalyse, Visualisierung, Maschinelles Lernen | Python, R

Fürth, Deutschland
Weltweit
Dr.-Ing., Computer Science
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Dr.-Ing., Computer Science

Profilanlagen

Kluge_Project_EN.pdf
Kluge_CV.pdf

Skills

HTMLJavaPHPKünstliche IntelligenzAmazon Web ServicesData AnalysisBerechnungenContinuous DeliveryContinuous IntegrationLernmanagementsystemeDatenvisualisierungGithubR (Programmiersprache)GesundheitsforschungPythonLatexLernplattformenMatlabMachine LearningMysqlNumpyVisualisierungStatistische AuswertungenElearningTensorflowCloud PlatformHigh Performance ComputingFlaskJupyterGitlabPandasBlended LearningContainerisierungScikit-learnPlotlyBitbucketBiomarkerDocker
Datenanalyse und Machine Learning
Fortgeschrittene Datenanalyse und -interpretation. Entwicklung und Implementierung von Machine Learning Modellen, einschließlich generativer KI und prädiktiver Modellierung.

Programmierung und technische Fähigkeiten
Beherrschung von Python mit Bibliotheken wie NumPy, pandas, scikit-learn und TensorFlow. Erfahrung mit R, Jupyter, Docker, Flask und Cloud-Plattformen.

Datenvisualisierung und Dashboards
Entwicklung von Datenvisualisierungen und Dashboards. Nutzung von Tools wie Plotly Dash und PositConnect für effektive Darstellung komplexer Daten.

KI-gestützte Entscheidungsfindung
Implementierung von KI-Systemen zur Entscheidungsunterstützung und Generierung von Erkenntnissen in komplexen Datensätzen.

Zeitreihen- und Sensordatenanalyse
Spezialisierung auf die Analyse von Zeitreihen- und Sensordaten zur Extraktion neuartiger Erkenntnisse und Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit.

Digitale Biomarker-Entwicklung
Entwicklung und Validierung digitaler Biomarker. Anwendung fortschrittlicher Technologien zur Verbesserung der Gesundheitsbeurteilung.

High-Performance Computing
Erfahrung mit High Performance Computing für die Verarbeitung großer Datenmengen und komplexer Berechnungen in der Gesundheitsforschung.

Teaching & e-Learning
Umfassende Erfahrung in der Lehre sowie im Blended Learning und E-Learning durch erfolgreich abgeschlossene universitäre Seminare und Lehrveranstaltungen.
 

Sprachen

DeutschMutterspracheEnglischverhandlungssicherFranzösischgut

Projekthistorie

Datengetriebene digitale Biomarker zur Mobilitätsbewertung im Pharmakontext

Novartis Pharma AG

Pharma und Medizintechnik

>10.000 Mitarbeiter

Tasks:
  • Implementierung und Validierung digitaler Technologien für Mobilitätsbeurteilung in klinischen Studien.
  • Feature Engineering und Datenmanagement.
  • Datenqualitätskontrolle und Datenvisualisierung.
  • Statistische Datenanalyse.
  • Entwicklung von Algorithmen für Sensordatenanalyse und Erstellung prädiktiver Modelle mit Machine Learning.
  • Einsatz generativer KI-Modelle für effiziente Informationsgewinnung aus internen Dokumenten und Datenbanken.
Skills/Tools/Frameworks:
Python, R, RStudio, Git, Bitbucket, Confluence, Docker, LaTeX, MATLAB, Cloud (AWS)
Data Science, Project Management, Machine Learning, Statistics, Data Visualization, Agile Software Development, Visual Studio Code

Leitung eines Forschungsteam für digitale Gesundheit

FAU Erlangen-Nürnberg

Pharma und Medizintechnik

>10.000 Mitarbeiter

Tasks:
  • Leitung der Entwicklung und Implementierung von Machine-Learning-Algorithmen für Ganganalysen und digitale Biomarker sowie Betreuung von Doktoranden in der digitalen Gesundheitsforschung.
  • Zusammenarbeit mit klinischen und industriellen Partnern zur Überführung von Algorithmen (Signalverarbeitungs- und KI-basiert) in praxisnahe Gesundheitsanwendungen.
  • Akquise von Forschungsförderungen.
  • Veröffentlichung in renommierten Fachzeitschriften.
Skills/Tools/Frameworks:
Python, R, Git, GitLab Workflow, Docker, Visual Studio Code
Data Science, Team Lead, Project Management/Lead, Research, Machine Learning, Agile Software Development, Data Visualization

Multimodale Datenanalyse und maschinelles Lernen

FAU Erlangen-Nürnberg

Pharma und Medizintechnik

>10.000 Mitarbeiter

Tasks:
  • Entwicklung prädiktiver Modelle und personalisierter Diagnosewerkzeuge für Arthrose mithilfe von Signalverarbeitung, maschinellem Lernen und biomechanischen Daten.
  • Anwendung von Motion-Capture-Techniken, Signalverarbeitung und fortgeschrittenen Analysen zur Ganganalyse und Bewertung nicht-invasiver Interventionen.
  • Integration multimodaler Datenquellen zur Verbesserung patientenspezifischer Outcome-Bewertungen in der muskuloskelettalen Gesundheit.
Skills/Tools/Frameworks:
Python, R, Java, Git, Visual Studio Code, RStudio, MATLAB, SPSS, LaTeX, Linux, Docker, GitLab
Machine Learning, Data Science, Statistics, Research, Project Management, Motion Capture, Data Visualization

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