André (Dr.) Gensler
MLOps, Python, Azure Cloud Engineer Mit Energiewirtschaftlichem Hintergrund
Erfahrungen
Schaumann GmbH
- Vollständige Konzeption, Design, Implementierung und Operations eines Voice Chatbots
- Evaluation verschiedener Realisierungskonzepte (STT, TTS, Speech-to-Speech)
- Integration in Telefonplattformen
- Implementierung von Dashboards und KPIs
- Definition und Abstimmung der Kundenanforderungen
- Eingesetzte Technologien: FastAPI, Deepgram, Elevenlabs, langchain, langgraph, GitHub Actions, Streamlit, Vonage
Munich RE AG
- Konzeptentwicklung und Migrationsdurchführung von GenAI-Anwendungsfällen
- Definition und Migration von Rollenkonzepten (RBAC) zwischen verschiedenen Cloudumgebungen
- Migration von Cloud-Komponenten zwischen AWS und Azure inkl. VNET-Integration
- Eingesetzte Technologien: Azure Entra, Azure DevOps, VNET, Kubernetes, Databricks u.v.m.
E.ON Energy Markets GmbH
- Konzeption und Entwicklung einer MLOps-Plattform auf Basis von AzureML
- Integration von algorithmischen Energiehandelsmodellen mit Börsen-Handelssystemen
- Erstellung von ETL-Jobs zum Betrieb der Machine-Learning-Modelle
- Anfertigung von DevOps-Prozessen mit Azure DevOps
- Eingesetzte Technologien: Azure ML, Azure DevOps, Python, Kubernetes u.v.m.
Vaillant Group
- Entwicklung verschiedener Datenpipelines zur Transformation von Apache-Kafka-Daten zu Analytics-Tabellen (Delta Tables, MS SQL Server) auf Basis von PySpark
- Entwurf und Erstellung von NoSQL-Datenbank-Schemata für Big-Data-Processing (Data Vault / Data Mart / dritte Normalform)
- Automatisierung der Orchestrierung von ETL-Jobs mit Databricks
- Management der Dateninfrastruktur in Azure, einschließlich GitHub Actions, Azure DevOps und Azure Storage Accounts
- Eingesetzte Technologien: Databricks, PySpark, GitHub Actions, Azure Storage Accounts
Munich RE AG
- Design und Entwicklung einer konformen MLOps-Lösung für den Machine-Learning-Modell-Lifecycle im Rückversicherungsbereich
- Entwicklung von Lösungen zum Model Monitoring
- Entwicklung eines CI/CD-Systems mit Azure DevOps Pipelines
- Entwicklung eines zentralisierten Loggings mehrerer Azure-Services über Azure Monitor
- Eingesetzte Technologien: Databricks, Azure DevOps, Kubernetes, Python u.v.m.
SMA Solar Technology AG
- Automatisierte ökonomisch globale Optimierung der Produktionsplanung mittels Lineare Programmierung
- Visualisierung und Präsentation der Ergebnisse an firmeninterne Stakeholder
- Eingesetzte Technologien: Python, python-mip, pandas, JupyterLab, Plotly
SMA Solar Technology AG
- Konzeption und technisches Consulting der Umsetzung der algorithmischen Trading-Komponente des Gesamtprojekts
- Analyse und quantitative Bewertung von Backtesting-Datensätzen von Zulieferern von Marktpreisforecasts
- Eingesetzte Technologien: Python, python-mip, pandas, Azure DevOps, Docker
SMA Solar Technology AG
- Eigenständige Konzipierung und mehrfache Durchführung einer mehrtägigen Fachschulung für Datenanalyse mit Python
- Eingesetzte Technologien: Python, NumPy, pandas, Matplotlib, Jupyter, scikit-learn
SMA Solar Technology AG
- Datenbasierte Vorhersage der Verkaufszahlen von einzelnen Produktgruppen auf Basis historischer Verkaufszahlen und Modellen der Marktentwicklung
- Visualisierung und Präsentation der Ergebnisse an firmeninterne Stakeholder
- Eingesetzte Technologien: Python, scikit-learn, Prophet, statsmodels, pandas, Plotly
SMA Solar Technology AG
- Einführung eines CI/CD-Prozesses für ein operationelles Python-Analyse-Framework mit Gitflow-ähnlichen Aktionen (automatisiertes Unit-/Integration Testing, Semantic Versioning, automatisierte Containerisierung, automatisches Deployment)
- Umsetzung mittels Azure DevOps in einer hybriden Cloud/On-Prem-Infrastruktur
- Eingesetzte Technologien: Azure DevOps, Azure Container Registry, Azure Artifacts, Python, Shell Scripts, Ansible, SemVer, Docker
SMA Solar Technology AG
- Erstellung eines konfigurierbaren Python-Frameworks zur Durchführung von Analysen zur vorausschauenden Wartung sowie Aufbau interner Datenverarbeitungsbibliotheken und -pipelines
- Erstellung von Expertenfunktionen zur Detektion spezifischer Fehler in Photovoltaik-Invertern
- Vorhersage von Ausfallwahrscheinlichkeiten für Einzelbauteile auf Basis isotonischer Regressionsmodelle
- Eingesetzte Technologien: Python, pandas, NumPy, scikit-learn, SQLAlchemy, PyArrow
Universität Kassel
- Durchführung kompletter Abläufe von Machine-Learning-Experimenten (Vorverarbeitung, Datenfilterung, Merkmalsentwicklung, experimentelles Design) zur Leistungsvorhersage von Windkraftanlagen (Intraday- und Day-Ahead-Horizonte)
- Erstellung parametrischer und nichtparametrischer Dichtevorhersagen der Leistungserzeugung
- Entwicklung einer neuartigen Ensemble-Technik zur dynamisch gewichteten Kombination von Einzel-Dichtevorhersagen zu einem Ensemble-Mischmodell
- Akquise von Basiswissen für Netzsimulation im Rahmen von Anträgen für BMWi-Förderung
- Eingesetzte Technologien: MATLAB, Neural Net Toolbox, Machine Learning Toolbox, Optimization Toolbox, Global Optimization Toolbox
Universität Kassel
- Entwicklung eines Algorithmus zur Detektion von Ereignissen in Zeitreihen anhand der Prinzipien des überwachten Lernens
- Evaluation des onlinefähigen Algorithmus anhand synthetischer und realer Daten (z. B. EKG-Datenströme)
- Veröffentlichung des entwickelten Algorithmus bei Springer Link
Industrie Erfahrung
Sehen Sie, wo dieser Freiberufler den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat. Längere Linien stehen für umfangreichere praktische Erfahrung, während kürzere Linien auf gezielte oder projektbezogene Arbeit hindeuten.
Erfahren in Energie (6 Jahre), Versicherung (2.5 Jahre) und Bildung (0.5 Jahre).
Geschäftsbereich Erfahrung
Die folgende Grafik bietet einen Überblick über die Erfahrungen des Freiberuflers in verschiedenen Geschäftsbereichen, berechnet anhand abgeschlossener und aktiver Aufträge. Sie zeigt die Bereiche, in denen der Freiberufler am häufigsten zur Planung, Umsetzung und Erzielung von Geschäftsergebnissen beigetragen hat.
Erfahren in Informationstechnologie (5.5 Jahre), Forschung und Entwicklung (3.5 Jahre), Business Intelligence (2 Jahre) und Produktentwicklung (1 Jahr).
Fähigkeiten
Software Engineering (Python). Fundiertes Wissen In Der Konzeption Von Software-frameworks Mit Realisierten Anwendungen In Den Bereichen Platform Engineering, Predictive Maintenance Sowie Computer Vision.
Cloud Engineering & Devops. Mehrjähriger Operativer Betrieb Mehrerer Python Software Services In Nativen Sowie Hybriden Cloud-umgebungen Mit Azure Devops (Continuous Integration / Deployment, Containerisierung, Monitoring, Etc.) Und Vielen Azure Services.
Machine Learning, Pattern Recognition, Zeitreihenvorhersage Mit Realisierten Anwendungen In Den Bereichen Der Vorhersage Der Leistung Von Erneuerbaren Energien, Energiemarkthandel Uvm.
Energievorhersage Und -Handel. Promotion Im Bereich Energievorhersage, Mehrjähriger Energiewirtschaftlicher Hintergrund Mit Anwendungen U.a. Im Energiehandel.
Python. 9 Jahre. Tägliche Nutzung Für Data Engineering Und Machine Learning.
Matlab. 7 Jahre. Langjährige Erfahrung Mit Ml & Statistical Toolboxen.
Sql. 4 Jahre. Durchführung Von Inter-tabellarischen Queries.
Pandas. 8 Jahre. Aufbereitung Und Reinigung Heterogener Zeitreihendaten.
Mlflow. 6 Jahre. Life-cycle Management Von Ml Modellen.
Pytest. 6 Jahre. Unit-/ Integration-testing Für Software-frameworks.
Azure Sdk. 4 Jahre. Umfangreiche Nutzung Vieler Funktionen Des Azure Sdk.
Restful Api. 5 Jahre. Nutzung Als Front-end Für Micro-services Mit Flask, Fastapi & Openapi.
Pydantic. 3 Jahre. Robustes Api Design Von Rest Apis.
Numpy. 6 Jahre. Beschleunigung Von Schleifen Durch Vektoroperationen.
Scikit-learn. 6 Jahre. Umsetzung Von Ml-modellen Für Micro-services.
Sqlalchemy. 4 Jahre. Einführung Eines Orm-systems In Ein Software-framework.
Plotly. 3 Jahre. Erstellung Von Interaktiven Plots Und Dashboards.
Statsmodels. 2 Jahre. Zeitreihen-analyse Und -Vorhersage.
Git. 7 Jahre. Design Verschiedener Branching Workflows In Ci/cd.
Docker. 3 Jahre. Entwicklung Von Containern Zum Deployment Für Micro-services.
Scripting. 5 Jahre. Shell-scripting Mit Windows Und Linux (Bash, Powershell).
Azure Devops. 5 Jahre. Betrieb Eines Software Frameworks (Ci/cd).
Azureml. 4 Jahre. Entwicklung & Automatisiertes Endpoint Deployment In Azureml.
Databricks. 3 Jahre. Nutzung Verschiedener Databricks Apis.
Managed Identity (Mi). 5 Jahre. Nutzung Von Managed Identity Authentifizierung.
Cosmosdb. 3 Jahre. Design Schema-loser Nosql-datenbanken.
Aci. 2 Jahre. Konfiguration & Deployment Mit Azure Container Instances.
Azure Functions. 2 Jahre. Erstellung Von Serverless Funktionen.
Vnet. 2 Jahre. Architektur Von Vnet Inkl. Private- & Service Endpoints.
Acr. 4 Jahre. Containermanagement Mit Azure Container Registry.
Keyvault. 5 Jahre. Credential-nutzung Ohne Explizites Ablegen Im Code.
Aad Auth. 2 Jahre. Entwicklung Von Authentifizierungsworkflows Mit Microsoft Entra.
Sprachen
Ausbildung
Universität Kassel
Doktor der Naturwissenschaften, Wind Power Ensemble Forecasting – Performance Measures And Ensemble Architectures For · Energievorhersage · Kassel, Deutschland · Note 1,0
HS Aschaffenburg
Master of Engineering · Elektro- und Informationstechnik · Aschaffenburg, Deutschland · Note 1,1
HS Aschaffenburg
Bachelor of Engineering · Elektro- und Informationstechnik · Aschaffenburg, Deutschland · Note 2,0
Zertifikate & Bescheinigungen
Cambridge BEC Zertifikat
Cambridge
Profil
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