09/04/2025 updated

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80 % partially available

Data Scientist / Machine Learning Engineer / Python Developer

Kassel, Germany
Worldwide
PhD Computer Science
Kassel, Germany
Worldwide
PhD Computer Science

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CV_Andre_Gensler_09_25.pdf

Technische Datenanalyse und Zeitreihenvorhersage. 
  • Langjährige Erfahrung mit realisierten Anwendungen in den Bereichen der Vorhersage der Leistung von erneuerbaren Energien, Produktionsplanung, sowie betriebswirtschaftlichen Daten.
Machine Learning und Pattern Recognition.
  • Umfangreiches Wissen mit realisierten Anwendungen bspw. in Predictive Maintenance sowie der Klassifikation ungeschützter Verkehrsteilnehmer.
Software Engineering (Python).
  • Fundiertes Wissen in der Konzeption von Software-Frameworks mit realisierten Anwendungen in den Bereichen Predictive Maintenance sowie konfigurierbaren Echtzeitframeworks für Computer Vision.
Development & Operations (DevOps).
  • Mehrjähriger operativer Betrieb eines Python Software Services in einer hybriden Cloud-Umgebungmit Azure DevOps (Continuous Integration / Deployment, Containerisierung, Monitoring, ...).

Languages

DeutschNative speakerEnglischFluentFranzösischGood

Project history

Aufbau und Betrieb einer MLOps Platform zum compliant One-Click Hosting von Machine Learning Modellen

Munich RE

Insurance

>10.000 team member

Aufbau und Betrieb einer MLOps Platform zum compliant One-Click Hosting von Machine Learning Modellen

Erstellung eines automatischen Handelssystems für Batteriekraftwerke zum Handel an mehreren Energiemärkten

SMA Solar Technology AG

Energy, Water & Environment

1000-5000 team member

Eigene Projektschwerpunkte:
  • Konzeption und technisches Consulting der Umsetzung der algorithmischen Trading-Komponente des Gesamtprojekts
  • Analyse und quantitative Bewertung von Backtesting-Datensätzen von Zulieferern von Markt-Preisforecasts
  • Eingesetzte Technologien: Python, python-mip, pandas, Azure DevOps, Kubernetes, Docker

Erstellung eines Algorithmus zur ökonomisch optimalen Allokation von Fertigungsteilen für Produktionsplanung

SMA Solar Technology AG

Energy, Water & Environment

1000-5000 team member

Eigene Projektschwerpunkte:
  • Automatisierte ökonomisch globale Optimierung der Produktionsplanung durch einen Algorithmus mittels “linear programming”
  • Visualisierung und Präsentation der Ergebnisse an firmeninterne Stakeholder
  • Eingesetzte Technologien: Python, python-mip, pandas, jupyter-lab, plotly

Entwicklung eines Predictive Maintenance Frameworks zur prädiktiven Fehlerdetektion von Photovoltaik-Wechselrichtern

SMA Solar Technology AG

Energy, Water & Environment

1000-5000 team member

Entwicklung eines Predictive Maintenance Frameworks zur prädiktiven Fehlerdetektion von Photovoltaik-Wechselrichtern

Eigene Projektschwerpunkte:
  • Erstellung eines konfigurierbaren Python-Frameworks zur Durchführung von Predictive Maintenance Analysen sowie Aufbau interner Datenverarbeitungs-Bibliotheken und -Pipelines.
  • Erstellung von einigen Expertenfunktionen zur Detektion von spezifischen Fehlern in Photovoltaik-Invertern-Vorhersage von Ausfallwahrscheinlichkeiten für Einzelbauteile auf Basis von isotonischenRegressionsmodellen
  • Eingesetzte Technologien: Python, pandas, numpy, sklearn, sqlalchemy, pyarrow

Entwicklung eines Leistungsvorhersage-Verfahrens für Windkraftanlagen unter Mo-dellierung der Unsicherheit der Leistungserzeugung

Intelligente Eingebettete Systeme, Universität Kassel

Energy, Water & Environment

500-1000 team member

Eigene Projektschwerpunkte:
  • Erstellung parametrischer und nichtparametrischer Dichtevorhersagen der Leistungserzeugung
  • Entwicklung einer neuartigen Ensemble-Technik zur dynamisch gewichteten Kombination von Einzel-Dichtevorhersagen zu einem Ensemble-Mischmodell
  • Eingesetzte Technologien: Matlab, Neural Net Toolbox, Machine Learning Toolbox, Optimi-zation Toolbox, Global Optimization Toolbox

Erstellung eines Proof-of-Concept zur datenbasierten Vorhersage des Absatzes vonHardware-Verkäufen

SMA Solar Technology AG

Energy, Water & Environment

1000-5000 team member

Eigene Projektschwerpunkte:
  • Datenbasierte Vorhersage der Verkaufszahlen von einzelnen Produkt-Gruppen auf Basis von historischen Verkaufszahlen sowie Modellen der Marktentwicklung
  • Visualisierung und Präsentation der Ergebnisse an firmeninterne Stakeholder
  • Eingesetzte Technologien: Python, scikit-learn, prophet, statsmodels, pandas, plotly

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