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Evaristus (Fuh) Chuo

Datenwissenschaftler

Evaristus Chuo
Friedberg, Deutschland

Erfahrungen

Juni 2023 - Bis heute
2 Jahren 8 Monaten
München, Deutschland

Datenwissenschaftler

Freiberuflich

  • Entwicklung eines Multiklassen-Klassifikationsmodells zur Vorhersage der Pflanzenzusammensetzung sowie ihrer räumlichen und zeitlichen Veränderungen anhand von Prädiktoren wie Satellitenbildern, Klimazeitreihen und weiteren Umweltdaten wie Landbedeckung, menschlicher Einfluss, bioklimatischen und Bodenvariablen.
  • Entwicklung von Empfehlungssystemen mit Contextual Bandits für eine E-Commerce-Plattform.
  • Erstellung tiefer neuronaler Netze zur Vorhersage von flutbetroffenen Gebieten.
Jan. 2023 - März 2023
3 Monaten
München, Deutschland

Leitender Datenwissenschaftler

Daiichi Sankyo

  • Führung und Coaching eines Teams von Datenwissenschaftlern bei der Entwicklung fortgeschrittener Analysemodelle und deren Produktionseinsatz.
  • Koordination der Implementierung von Best Practices im Data Science-Bereich und Abstimmung mit den Data-Engineering- und IT-Teams beim Aufbau der erforderlichen Infrastruktur sowie Überwachung der Einhaltung von Richtlinien und Governance.
  • Durchführung fortgeschrittener statistischer und weiterer Analysen, um umsetzbare Erkenntnisse zu liefern, Trends zu identifizieren und die Leistung der Modelle zu messen.
  • Feature Engineering unter Einsatz betriebswirtschaftlichen Know-hows, um neue Wege zur Kombination unterschiedlicher interner und externer Datenquellen zu finden.
  • Abstimmung mit Data Engineers, Business Leads, dem Vertrieb und der IT, um ganzheitliche analytische Lösungen zu entwickeln, die nahtlos in analytische Datenprodukte integriert werden.
  • Sicherstellung der Funktionalität und Erkenntnisse durch zeitnahe Analysen und Tests für regelmäßige Wartung der Lösungen im Zeitverlauf.
  • Ansprechpartner für Stakeholder zur Förderung einer AA-getriebenen Kultur durch Unterstützung des Business-Analytic-Translators bei der Kommunikation von Design, Funktionsweise und Ergebnissen der entwickelten analytischen Modelle und Lösungen.
  • Befürwortung des Werts datengetriebener Entscheidungsfindung mit Fokus auf das Wie und Warum der Problemlösung und Schulung der Translatoren in Data-Science-Modellen.
Apr. 2018 - Dez. 2022
4 Jahren 9 Monaten
München, Deutschland

Data-Science-Berater

Capgemini Engineering

  • Entwicklung fundierter Machine-Learning-Algorithmen zur Verbesserung der Fußgängererkennung, Spurwechsel- und Regelverletzungsszenarien in autonomen Fahrzeugen.
  • Einrichtung von Big-Data-Pipelines in AWS für Test und Verifikation von ADAS-Funktionen.
  • Erstellung von Pipelines und Dashboards zur Überwachung von Datenerfassung und -speicherung mit dem Elastic Stack (Beats, Logstash, Elasticsearch und Kibana).
  • Integration neuer Daten durch Aufbau einer kompletten Pipeline von der Erfassung bis zu ETL-Prozessen mit Apache Airflow, wobei monatlich 3 TB Daten extrahiert werden.
  • Koordination und Zusammenarbeit mit verschiedenen Abteilungen und Stakeholdern zur Erfassung der Datenanforderungen des Teams und Entwicklung einer Datenstrategie zur Unterstützung datenbasierter Entscheidungen.
  • Entwicklung von Machine-Learning-Algorithmen zur Steigerung der Effizienz in der Wirkstoffforschung durch Automatisierung der Identifikation monoklonaler Brunnen.
  • Aufbau von Echtzeitüberwachung und erweiterten Analysen von Daten einer Batteriespeicheranlage mit IoT Hub, Blob Storage, Stream Analytics, SQL und Power BI.
  • Arbeit in einem agilen Team mit gelebter gemeinsamer Codeverantwortung, Pair Programming und Code-Reviews.
Juni 2014 - März 2018
3 Jahren 10 Monaten
Weßling, Deutschland

Forschungswissenschaftler

Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR)

  • Entwurf und Entwicklung eines Systemprototyps zur automatischen Klassifikation und Erkennung spezifischer Objekte in großen Mengen von Satellitenbildern verschiedener Sensoren.
  • Durchführung automatischer Merkmalsdetektion aus 1.000 Satellitenbildern mittels Convolutional Neural Networks (CNNs).
  • Definition von Ausgabeformaten für Datenprodukte mit automatischer Annotation und Schnittstellen, um einen geeigneten und effektiven Zugriff der Nutzer zu ermöglichen.
  • Unterstützung bei der Entwicklung hausinterner Software zur Satellitendatenverarbeitung.
Mai 2013 - Mai 2014
1 Jahr 1 Monate
Bonn, Deutschland

Forschungswissenschaftler

Universität Bonn

  • Entwicklung von Verfahren für Quantenimpurity-Modelle (NRG und Monte-Carlo) zur Simulation stark korrelierter Elektronensysteme in der Festkörperphysik.
  • Erstellung von Software in C/C++ für paralleles Rechnen unter Verwendung hybrider Parallelisierungstechniken (MPI und OpenMP).
  • Entwicklung von Software in Python zur Datenvisualisierung mit Seaborn.
Aug. 2009 - Mai 2014
4 Jahren 10 Monaten
Bonn, Deutschland

Systemadministrator HPC-Cluster

Universität Bonn

  • Implementierte, verwaltete, überwachte und optimierte einen Linux-Cluster aus Rechenservern.
  • Konfigurierte leistungsstarken Datenspeicher/RAID, Archivierung und Netzwerk in einer gemischten NFS/CIFS-Umgebung.
Sept. 2004 - Juni 2008
3 Jahren 10 Monaten
Yaoundé, Kamerun

Physiklehrer

Englische High School

Zusammenfassung

Erfahrener Datenwissenschaftler mit fundiertem Hintergrund in theoretischer Physik und Expertise in Datenanalyse, maschinellem Lernen und statistischer Modellierung. Mit einem Doktortitel in theoretischer Physik habe ich meine Fähigkeiten und mein Wissen erfolgreich in verschiedenen Branchen wie Luft- und Raumfahrt, Automobilindustrie und Pharmaindustrie eingesetzt. Dank meiner nachgewiesenen Erfolge als Forschungswissenschaftler, Data Science Consultant und Lead Data Scientist löse ich komplexe Probleme und liefere umsetzbare Erkenntnisse, um strategische Entscheidungen zu unterstützen.

Fähigkeiten

  • Python (Pandas, Numpy, Keras, Tensorflow, Matplotlib, Scikit-learn, Seaborn)
  • Sql, Nosql
  • Shell-scripting
  • Git, Jira, Confluence, Ansible, Vcenter
  • Feature Engineering
  • Etl-pipelines
  • Maschinelles Lernen
  • Conformal Prediction
  • Databricks, Kubernetes
  • Visualisierung (Power Bi, Kibana)
  • Docker, Vs Code
  • Grundlagen Des Projektmanagements
  • Apache Airflow
  • Big Data: Hadoop-ökosystem, Elastic Stack, Microsoft Azure
  • Sql-datenbanken
  • Aws (S3-speicher, Step Functions, Lambda-funktionen, Glue, Datenbanken, Kinesis, Sagemaker)
  • Entwurf Von Datenarchitekturen

Sprachen

Englisch
Verhandlungssicher
Französisch
Verhandlungssicher
Deutsch
Fortgeschritten

Ausbildung

Okt. 2009 - Apr. 2013

Universität Bonn

Promotion (Ph.D.), Magna Cum Laude, Numerische Renormierungsgruppen-Studien des partiell gebrochenen SU(3)-Kondo-Modells · Physik · Bonn, Deutschland

Okt. 2004 - Juli 2006

Universität Yaoundé I

M.Sc. Physik, Monte-Carlo-Simulation des Potts-Modells · Physik · Yaoundé, Kamerun

Okt. 2000 - März 2003

Universität Yaoundé I

B.Sc. Physik · Physik · Yaoundé, Kamerun

Zertifikate & Bescheinigungen

Big Data Analytics auf AWS

Grundlagen der Blockchain und Smart Contracts

DevOps auf AWS

Prince2 Foundation-Kurs im Projektmanagement

Spark und Python für Big Data mit PySpark

Der ultimative Hands-On Hadoop – bändige deine Big Data

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