Freiberufler im Bereich Data Science

In dieser Zeit habe ich mein Budget für eine langfristige Reiseerfahrung genutzt und bin meinen Weg als Freiberufler gegangen. Ich habe einen Van aufgebaut, Südamerika bereist und in Remote-Projekten gearbeitet sowie mein eigenes Projekt gestartet.

Ich habe mich kontinuierlich in Data Science und Softwareentwicklung weitergebildet, neue Technologien gelernt und für Kunden im Bereich Machine Learning, Optimierung und LLM-Training gearbeitet.

Erfolgreiche Implementierung eines cloudbasierten Daten-Crawlers

Datenbankmigration mit 85% Kostenreduktion

Optimierung von Solarsystemen mit bis zu 35% Kostenersparnis

Modellierung der Erkennung von RFID-Tags, Steigerung der Modell-Qualität um 15%

LLM-Training und Erstellung von Validierungsdaten

Kostenoptimierung für Heimsysteme mit Solarenergie

Machine Learning für RFID-Tag-Klassifikation

Daten-Crawling und Auswertung

Van-Ausbau und Handwerk

Reiseleitung

Python (sklearn, pandas, numpy, Django, SQLAlchemy, PyTorch)

Docker

JavaScript

MS Azure

AWS EC2

Lambda

S3

MySQL

Hadoop & Spark

LLM-Prompting

Nach erfolgreichem Rollout der Software wechselte ich in die Entwicklung von Verbrennungsmotoren. Wir entwickelten und setzten Algorithmen zur Motorverbrennungsregelung und Steuergerätesoftware für japanische Kunden um. Zudem entwickelten wir Prozesse und Methoden, um die Entwicklungszeit und Kosten für unsere Kunden stark zu reduzieren.

Modellierung von Prototypmotoren, deutliche Reduzierung des Kalibrieraufwands

Mathematische Methodikentwicklung

Machine Learning- und Optimierungsexperte

Technischer Experte für Methodik und Verbrennungsregelung

Matlab/Simulink

Python (sklearn, pandas, numpy, PyTorch)

CI/CD

Jenkins

Git

Jira

Confluence

ETAS INCA

AVL PUMA

A&D ORION

Parallel zu meiner Dissertation arbeitete ich bei IAV GmbH in der Abteilung Methodikentwicklung für die Kalibrierung von Verbrennungsmotoren. Ich war verantwortlich für die Entwicklung von Algorithmen für ein adaptives Testdesignverfahren zur Optimierung von Motortests, um Machine Learning-Modelle zu trainieren und die Verbrennung zu optimieren.

Außerdem war ich technischer Experte für die Anpassung einer kommerziellen Software, die mit meiner Berechnungslogik und den entwickelten ML-Algorithmen ausgestattet wurde.

Veröffentlichung kommerzieller Software mit ML-Algorithmen

Reduzierung der Motor-Kalibrierzeit um bis zu 30%

Mathematische Methodikentwicklung (lineare Algebra und stochastisch)

Experte für Testdesign-Algorithmen

Entwicklung komplexer Berechnungslogik

Beratungsexperte für das Softwareentwicklungsteam

Matlab

Java

SQL

CI/CD

Jenkins

UML

Socket Interface

Jira

Git

StarUML