About me
Ich bin langjährige Expertin für Machine und Deep Learning Anwendungen. Mein Fokus sind dabei unstrukturierte Daten wie Bilddaten oder Data Lakes. Als Data Engineer bringe ich mit Python Ordnung ins Chaos und schaffe die besten Vorraussetzungen für erfolgreiches KI-Training. Mit C# lassen sich dann graphische Oberflächen für mehr Benutzerfreundlichkeit gestalten.
Besonderes Augenmerk lege ich dabei auf Software-Design nach best practises und eine klare Dokumentation.
Der Großteil meiner Programmierungen und Datenanalyse erfolgt in Python, damit ist es am einfachsten neuronale Netze auf Grafikkarten zu trainieren und diesen Prozess dadurch enorm zu beschleunigen. Die Modelle kann man in einem universellen Format speichern und anschließend in unterschiedlichste Oberflächen einbinden, die stabil und ohne weitere Anforderungen auf unterschiedlichen Betriebssystemen laufen. Alternativ kann man auch WebInterfaces nutzen und die Modelle lokal oder in der Cloud laufen lassen, dann hat man von überall Zugriff auf die Modelle über den browser. Je nach Anwendung bietet sich eine andere Lösung an, die individuell erarbeitet werden muss. Graphische Oberfläche und Desktop-Anwendungen stelle ich mit C# im .NET Framework zur Verfügung, auch hier erfolgt die Ausgestaltung abhängig von Ihrer Anwendung und den Projektanforderungen.
Projektgespräche und Präsentationen auf englisch zu halten gehört genauso dazu wie praxisnahen Support für lokale Unternehmen in Sachsen bereit zu stellen. Ob Ihr Unternehmen in Dresden, Berlin, München oder San Diego sitzt, ich freue mich auf gemeinsame Projekte auch im internationalen Kontext.
Beispiele von kleineren Programmier-Projekten finden Sie auf meinem Github-Profil.
TechStack
- Python: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn
- Databricks & MLFlow
- C# und .NET
- AWS
- OpenCV
- MatLab
- GitLab / GitHub
Education
- PhD studies in electrical engineering
- Medical studies
- M.Sc. General Mechanical Engineering (RWTH Aachen University)
- B.Sc. Mechanical Engineering (TU Dortmund)
