11.03.2025 aktualisiert
Product Owner
Büdingen, Deutschland
Weltweit
B.Sc. Wirtschaftsmathematik, TU DarmstadtSkills
Amazon Web ServicesAmazon S3Microsoft AzureBusiness IntelligenceBig DataBeratungDistributed ComputingPythonPostgresqlMachine LearningMicrosoft Sql-ServerSql AzureMysqlNatural Language ProcessingNumpyProduktentwicklungAzure Data LakeScipySQLZeitreihenanalyseAzure Data FactoryApache SparkJupyterPandasScikit-learnInfluxdbApache NifiKundengewinnungDockerDatabricks
Kompetenzen:
Machine Learning, Big Data & Verteilte Systeme, Natural Language Processing, Beratung, Produktentwicklung, Business Intelligence, Zeitreihenanalyse, Anomaly Detection, Kundenakquise, Schulung
Programmiersprachen:
Python, Apache Spark, SQL
Datenbanken:
Sql Server, Azure SQL, PostgreSQL, MySql, Azure Data Lake, S3, Influxdb
Plattformen:
Amazon Web Services, Mircosoft Azure
Frameworks:
Pandas, Scikit-learn, Numpy, Scipy, Seaborn, Spark SQL & ML
Tools:
Apache Nifi, Docker, Databricks, Azure Data Factory, Jupyter Notebook, VS Code
Machine Learning, Big Data & Verteilte Systeme, Natural Language Processing, Beratung, Produktentwicklung, Business Intelligence, Zeitreihenanalyse, Anomaly Detection, Kundenakquise, Schulung
Programmiersprachen:
Python, Apache Spark, SQL
Datenbanken:
Sql Server, Azure SQL, PostgreSQL, MySql, Azure Data Lake, S3, Influxdb
Plattformen:
Amazon Web Services, Mircosoft Azure
Frameworks:
Pandas, Scikit-learn, Numpy, Scipy, Seaborn, Spark SQL & ML
Tools:
Apache Nifi, Docker, Databricks, Azure Data Factory, Jupyter Notebook, VS Code
Sprachen
DeutschMutterspracheEnglischverhandlungssicherTürkischgut
Projekthistorie
- Identifizierung von Anwendungsmöglichkeiten von Data Science in der Produktion.
- Konzeption und Implementierung von Funktionalitäten.
- Workshop zur Identifizierung von Use- Cases
- Analyse von Daten durch statistische und Machine Learning Methoden.
- Datenaufbereitung und Transformation mit Python und AWS Lambda
- Entwicklung einer Anomalie-Erkennung für Produktiondaten
- Aufbau von Real Time Data Flow mit Apache Nifi
- Optimierung von Datenhaltung und Persistierung mit S3, InluxDB und Delta Lake
- Datenbereinigung und Transformation mit Python und Spark
- Identifizierung von Optimierungen mit ML Methoden
- Training von ML Modellen und Implementierung eines Empfehulungssystems mittels Scipy & Scikit-Learn
Verdichtung und Aufbereitung von Sensordaten zu Analysezwecken.
- Entwicklung Data Factory Pipelines für die Datenintegration von Realtime Daten
- Bereinigung und Transformation von Daten durch Apache Spark (Azure Databricks)
- Konzeption und Beratung für Azure Data Lake Architektur
- Schulung in Data Science und Apache Spark