Keywords
Data Analytics
Data Scientist
Data Science
Python
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R-Studio
Scikit
NumPy
sklearn
Dask
Keras
spacy
flask
SQLAlchemy
pytorch
Tensorflow
Big Data
Artificial intelligence
Artificial Intelligence
AI
AI
machine learning
deep learning
NLP
Natural Language Processing
Sprachverarbeitung
Chatbot
chat bot
Data Engieer
Data Engineering
data enrichment
Statische Modellierung
Reinforcement Learning
Artificial Neural Networks
Skills
Aus- und Weiterbildung:
Aufgabenbereiche:
Grundsätzlich ist das Portfolio branchenunabhängig, durch bisherige Projekte gibt es besondere Kenntnisse in folgenden Branchen
- CS M.Sc. - Anthropomatik und Kognitive Systeme (Artificial Intelligence, Computer Vision, Machine Learning, Human-Machine Interfaces) / Software Engineering / Telematik - KIT (Karlsruhe Institute of Technology)
- CS B.Sc. - Software Engineering / Webentwicklung / Security - University of Applied Sciences Mannheim 2015
- Data Science and Machine Learning in Business
- Prozessautomatisierung und Optimierung
- Digitale Transformation und Integration
Aufgabenbereiche:
- Software Engineer und Architect
- Data Scientist
- Data and Machine Learning Engineer
- Data Science Team Lead
Grundsätzlich ist das Portfolio branchenunabhängig, durch bisherige Projekte gibt es besondere Kenntnisse in folgenden Branchen
- Banking / Finance
- Einzelhandel und E-Commerce
- Marketing und Sales / Vertrieb
- IT
- Flask
- Java
- Keras
- Numpy
- Pandas
- Python
- R
- sklearn
- SpaCy
- Administration Linux
- Agile
- Agiles Umfeld
- Algorithmenentwicklung
- Baysian Bandits
- Baysian Statistics
- Big Data Analytics
- CI/CD Pipeline
- Classification
- Clustering
- Communication & Correspondence Data
- Confluence
- Dask
- Deep Learning
- Extreme Programming
- Financial Transaction Data
- Geoinformation Systems (GIS)
- Gitlab
- Jenkins
- Jira
- Jupyter Lab
- Lead Management
- Machine Learning
- matplotlib
- Message Stream Data Analysis
- Natural Language Processing
- Neuronale Netzwerke
- NLP
- Performance Analyse
- Personalisierung
- PyTorch
- R-Studio
- Reinforcement Learning
- SciPy
- SciPy Stack
- PySpark
- Faust
- Scrum
- seaborn
- Semi-Supervised Machine learning
- Server Client Netzwerke
- Spring
- Stastistik
- Statistische Testmethodik
- statsmodels
- Stock Quotation Data
- Supervised Machine Learning
- TensorFlow
- Tidyverse
- Time Series
- Unsupervised Machine Learning
- Wissenschaftliche Methodik & Schreiben
- Zeitserien
- BitBucket
- Docker
- Git
- Gitea
- GitHub
- Big Data
- Hibernate
- MariaDB
- MongoDB
- MySQL
- Neo4J
- PostgreSql
- Redis
- SQLAlchemy
- SQLite
- Berater
- Coaching
- Event Detection
- Hyperpersonalisierung
- Smart City
- Software Engineer
Project history
Local Availability
Open to travel worldwide
- Reisebereitschaft: D/A/CH
- Reisebereitschaft D-4, D-5, D-6, D-7, D-8
- Reisebereitschaft A/CH
- Internationale Reisebereitschaft bei entsprechenden Konditionen
- Präferenz Vor-Ort bis zu 60 %, ansonsten Remote
- Reisebereitschaft D-4, D-5, D-6, D-7, D-8
- Reisebereitschaft A/CH
- Internationale Reisebereitschaft bei entsprechenden Konditionen
- Präferenz Vor-Ort bis zu 60 %, ansonsten Remote
Other
Henrik ist ein Datenwissenschaftler und Daten-/Softwareengineer der All.In Data GmbH in Mannheim. Seine Arbeits- und Forschungsinteressen beinhalten (Deep) Reinforcement Learning, Machine Learning, (empirisches) Softwareengineering und Natural Language Processing. Er wendete seine Kenntnisse erfolgreich innerhalb der akademischen Forschung, als auch bei Projekten wirtschaftlichen Interesses in den Bereichen Finanzwesen, EPC Projektmanagement und Onlinehandel an.