Big Data Analytics , Data Science , Machine Learning Engineering , Spark , Time Series / Zeitreihen

St. Julians, Malta

Worldwide

Dr. rer. nat. / Diplom Mathematiker (TU Berlin)

St. Julians, Malta

Worldwide

Dr. rer. nat. / Diplom Mathematiker (TU Berlin)

FlutterJava (Programming Language)JavaScriptMicrosoft ExcelApplication Programming Interfaces (APIs)Artificial IntelligenceAmazon Web ServicesData AnalysisApache HTTP ServerBash ShellBusiness IntelligenceBig DataC++ (Programming Language)Extract Transform Load (ETL)Apache Hadoop

Big Data Analytics & Business Intelligence (Spark, SQL, NoSQL, Excel, div. Visualisierungstools, Jupyter Notebooks)
Data Science, Zeitreihen, Machine Learning Engineering (Python, Java, Pandas, Scikit Learn, Tensorflow, PyTorch)
Vollständige Planung und Implementierung von Data Science Projekten (Problemformulierung, Zielsetzung, Fachkommunikation, Durchführung, Evaluation, Monitoring und Wartung)
Umsetzung komplexer ETL Jobs und Datentransformationen (Batch- und Online-Processing), Realtime Datastream Processing
Sonstige Kenntnisse (unvollständige Liste): C++, Javascript, Flutter, React JS, Git, Docker, Apache Kafka, Apache Hive, Hadoop Map Reduce, Bash, Python Flask, REST API, Scrum, Amazon Web Services, Google Cloud, Redis, MySQL, PostgreSQL, MongoDB, Apache Cassandra

Experience

Professional experience0 - 5 years

Languages

ChineseFluentGermanNative speakerEnglishFluentSpanishFluent

Project history

Data Scientist, Data Engineering

Adrule GmbH

Marketing, PR and design

< 10 team member

Entwurf und Umsetzung einer Data Warehouse Infrastruktur in der Google Cloud. Erstellen von ETL Jobs um unstrukturierte Daten leicht analysierbar zu machen. Analyse und visuelle Aufbereitung historischer Geschäftsdaten.

Verwendete Technologien: Python Machine Learning Stack (Pandas, Scikit Learn), Google Cloud, Google Big Query, MySQL, Apache Spark

Machine Learning Engineer

MBR Targeting

Internet & IT

10-50 team member

Konzeption, Koordination und Implementierung eines Real Time Bidding Systems für Online Marketing zur Vorhersage von Klick- und Conversionwahrscheinlichkeiten. Hierfür wurden diverse spezialisierte Echtzeit Machine Learning Algorithmen mit unterschiedlichen Zielsetzungen entwickelt und in den Live-Betrieb übernommen.

Verwendete Technologien: Apache Hadoop, Apache Hive, Apache Spark, Redis, PostgresQL, Python Machine Learning Stack bestehend aus Pandas, Scikit-Learn und C++ (zur Beschleunigung einzelner Python-Programmteile).

Data Scientist

Hitfox GmbH

Internet & IT

50-250 team member

Planung und Implementierung einer Business Intelligence Reporting Pipeline, inklusive prediktiver Funktionalität für die darauffolgenden Tage einer Woche.

Verwendete Technologien: Python Machine Learning Stack (Pandas, Scikit Learn), AWS Redshift, AWS, MySQL.

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