08/12/2026 updated
100 % available
Entwickler Python/Django/React/Postgres/C++/ClickHouse
Zagreb, Croatia
Germany +2
Diplom-Ingenieurinfo: Germany, Austria, Switzerland
JavaScriptC++ (Programming Language)DatabasesDjangoEclipse (Software)Python (Programming Language)PostgreSQLMySQLNoSQLSQL DatabasesGit
Programiersprachen:
- Python - umfassende Kenntnisse seit 2008
- Django - umfassende Kenntnisse seit 2010
- React - sehr gute Kenntnisse seit 2016
- C++ - sehr gute Kenntnisse seit 1997
- Visual Basic - sehr gute Kenntnisse seit 2000
- C# - sehr gute Kenntnisse seit 2001
- (X)HTML, CSS - sehr gute Kenntnisse seit 1996
- PHP - gute Kenntnisse seit 2010
- JavaScript - sehr gute Kenntnisse seit 2002
- MySQL - sehr gute Kenntnisse seit 2008
- Oracle - gute Kenntnisse seit 2001
- PostgreSQL - gute Kenntnisse seit 2012
- MS SQL Server - sehr gute Kenntnisse seit 2003
- NoSql Google App Engine - sehr gute Kenntnisse seit 2007
- MS Access - sehr gute Kenntnisse seit 1997
- UML - sehr gute Kenntnisse seit 1998
- XML, XSD, XSL - sehr gute Kenntnisse seit 2004
- SQL - gute Kenntnisse seit 1998
- RabbitMQ
- RS-232, RS-485, RS-422 - gute Kenntnisse seit 1999
- HTTP, TCP/UDP, FTP, Telnet - sehr gute Kenntnisse seit 1997
- Custom protocols (3rd party manufacturers, dozens of protocols), seit 1998
- PyCharm - umfassende Kenntnisse seit 2010
- GIT - umfassende Kenntnisse seit 2011
- MS Visual Studio - umfassende Kenntnisse seit 1997
- Eclipse - sehr gute Kenntnisse seit 2007
- Eric - sehr gute Kenntnisse seit 2007
- SVN - sehr gute Kenntnisse seit 2008
- IIS - sehr gute Kenntnisse seit 2001
- Apache Webserver - sehr gute Kenntnisse seit 2008
- Whoosh
- Elastic Search
- Haystack
- Full text search (PostgreSQL)
Languages
GermanBasic knowledgeEnglishFluentItalianFluentCroatianNative speaker
Project history
• Technische Richtung vorgegeben und zugleich hands-on gearbeitet; komplexe Research-Prozesse in wiederholbare Software-Workflows überführt.
• Forschern den Wechsel weg von SPSS ermöglicht, indem Gewichtung, Coding, Analyse, Tabellen und Reporting weitgehend per Knopfdruck automatisiert wurden.
• KI-gestützte Research-Automatisierung und Datenqualitätskontrollen ausgebaut; zugleich
• Wiederverwendbare Research-Funktionen auf Basis von Python, Django, PostgreSQL, Redis, Celery, React und Cloud-Infrastruktur umgesetzt und gesteuert.
• Research-Workflows vereinfacht und komplexe Tabellen, Gewichtung, Coding und Datenaufbereitung automatisiert – weniger Routinearbeit und schnellere Auslieferung.
• End-to-End-Plattform für anspruchsvolle Umfragen, Teilnehmermanagement, Datenverarbeitung, Analyse und Reporting aufgebaut.
• API-gesteuerte Prediction Markets ohne routinemäßige manuelle Eingriffe automatisiert und damit skalierbare Studien zu Stimmung und Überzeugungsstärke ermöglicht.