Unterstützungs- und Beratungsdienstleistungen für eine SCM Anwendung.
Technologien: Google Cloud, GKE, Kubernetes, SQL, Kafka, Kafka Connect, Kotlin, Dbt, GitHub, Pekko.
Unterstützungs- und Beratungsdienstleistungen im Rahmen einer Data Warehouse Implementierung.
Technologien: AWS Cloud, CloudFormation, SAP PLM, OpenSearch, Docker, Spring, Flyway, Java, SQL.
Unterstützung bei der Migration eines Data Ware House von einer On-Premise Umgebung in die AWS Cloud.
Technologien: AWS Cloud, Airflow, Terraform, Python, Java, SQL, Cloudera, Hadoop, Glue, EMR, LakeFormation, GitLab.
Konzeption und Umsetzung eines cloud basierten Data Ware House zur Auswertung von Nutzerdaten.
Technologien: AWS Cloud, Kinesis, Kubernetes, Istio, Docker, Kafka, Python, PySpark, Pandas, Avro, Kafka Streams, Terraform, Python, Kustomize, PowerBI.
Konzeption und Umsetzung Infrastruktur zur Sensordatenverarbeitung, Erweiterung einer bestehenden Data Sciene Umgebung.
Technologien: AWS Cloud, Kubernetes, CloudFormation, Kafka, Kafka Connect, PySpark, Bamboo, Java, Python, Docker, Helm Charts, InfluxDB.
Konzeption und Umsetzung eines cloud basierten Data Ware House zur Auswertung von Fahrzeugdaten, Evaluierung Data Science Umgebung.
Technologien: AWS Cloud, Lambda, IAM, Kubernetes, Kubeflow, Docker, Databricks, Terraform, Python, OpenSearch, LogStash, Kibana, Helm.
Konzeption und Umsetzung eines cloud basierten Data Ware House / Data Science Umgebung.
Technologien: AWS Cloud, Kubernetes, Spark, R, NiFi, CloudFormation, Docker, Python, Jupyter Notebook.
Unterstützung Konzeption und Umsetzung einer Micro Service Architektur.
Technologien: Micro Services, Java, Docker, Kafka, LiquiBase, IT Architektur allg.
Unterstützung bei der Evaluierung von Anbietern im Bereich Big Data.
Technologien: Hortonworks, Cloudera, SAP Cloud, Apache NiFi, AWS Cloud, MS Azure.
Konzeption und Umsetzung Big Data Warehouse in der AWS Cloud.
Technologien: AWS Cloud, Spark, SparkR, Cloudera, Hadoop, Hive, Python, Jupyter Notebook, R, Bamboo, Terraform.
Workshop Big Data Technologien – Einführung und Funktionsweise.
Technologien: Hadoop, Spark, AWS Cloud, MapReduce, Hive, Pig, R.
Architekturreview und Konzeption und Implementierung Streaming Layer.
Technologien: Hadoop, Spark, AWS Cloud, Scala, MapReduce, JCascalog, RedShift, CloudFormation.
Unterstützung im Aufbau von ETL Strecken für ein Hadoop basiertes DWH.
Technologien: Hadoop, Hive, Spark, Redis, Kafka, Avro, Scala, HCatalog, Schedoscope.
Konzeption und Aufbau Continuous Deployment / Delivery Pipeline für datengetriebene Anwendung in einer Cloud Umgebung.
Technologien: AWS Cloud, Hadoop, Spark, Bamboo, Git, Terraform, Vagrant, InfluxDB.
Konzeption und Umsetzung eines Data Ware House basierend auf Big Data Technologien – OLAP workload.
Technologien: Hadoop, Impala, Hive, ETL, AWS Cloud.
Konzeption und Umsetzung eines Big Data Systems zur Batch und Realtime Datenverarbeitung.
Technologien: Hadoop, Samza, Spark, Kafka, Java, ETL, AWS, CloudFormation.
Konzeption und Umsetzung eines Hadoop basierten Data Warehouse für Game Analytics.
Technologien: Hadoop, Map/Reduce, Kafka, Hive, ETL, Java, Linux.
Konzeption und Umsetzung einer Big Data Infrastruktur in virtualisierten Umgebungen.
Technologien: Hadoop, OpenStack, Opscode Chef, Java, Linux.
Konzeption und Umsetzung einer Big Data Architektur zur Auswertung von Telekommunikationsdaten.
Technologien: Cloudera, Hadoop, Hive, Flume, Java, Spring, Puppet, Ubuntu Linux, AWS.
Konzeption und Umsetzung eines Hadoop Clusters.
Technologien: Cloudera, Hadoop, Hive, Pig, Python, Java, Maven, Puppet, Debian Linux.
Neuimplementierung eines Analysetools als Map/Reduce Anwendung.
Technologien: Cloudera, Hadoop/HBase, Java, Maven, Ganglia, Chef, PHP, Debian Linux.
Konzeption und Entwicklung einer Webapplikation (LambdaNow).
Technologien: Apache Hadoop, Python, Puppet, AWS, OpenStack, Git, RedHat Linux.
Konzeption der Anwendung.
Integration eines Payment Providers in bestehendes Backend.
Technologien: Ruby/Rails, OAuth, MySQL, Git, Debian Linux.
Integration einer Signaturkomponente in ein Email Programm (KMail).
Technologien: C++, Qt, KDE, Ubuntu Linux.
Implementierung und Refactoring eines Analysetools in C++.
Technologien: C++, MySQL C/C++ API, Doxygen, Hudson, Ubuntu/Debian Linux.
Konzeption und Entwicklung eines Web Crawlers.
Technologien: C++, Fedora/RedHat Linux, Cassandra.
Erweiterung eines bestehenden Indexing Frameworks.
Technologien: Ruby/Rails, MySQL.
Konzeption, Aufbau und Inbetriebnahme einer Hosting Umgebung für eine große Webseite.
Technologien: Apache, Nginx, HAProxy, Mongrel, MySQL, MySQLProxy, BIND, DHCP, Cobbler, Puppet, RedHat Linux.
Portierung eines XML-RPC Servers von Ruby on Rails nach C++.
Technologien: C++, XML-RPC, Ruby/Rails, XML Schema, MySQL C/C++ API, RedHat Linux.
Konzeption und Entwicklung einer Infrastruktur zur Integration von Daten externer Anbieter.
Technologien: Ruby/Rails, MySQL, Bash, RedHat Linux.
Konzeption, Design und Entwicklung eines Spellcheckers als Komponente eines Indexing Frameworks.
Technologien: C++, SOAP, CLucene, MySQL C/C++ API, Doxygen, RedHat Linux.
Konzeption, Design und Entwicklung eines Collaborative Filtering Systems als verteilte Anwendung.
Technologien: C++, MySQL C/C++ API, XML, XML Schema, Perl, Doxygen, RedHat Linux.
Implementierung/Portierung eines Verfahrens zur Extraktion der Hauptmelodielinie.
Technologien: C++, Matlab, Mandrake Linux.
wissenschaftliche Untersuchung von Datenstrukturen zur Bestimmung des Nearest Neighbors für ein Music Information Retrieval System.
Technologien: Matlab, C++, Perl, Apache, CGI, Mandrake Linux.
Mitarbeit an der Entwicklung von Algorithmen zur Erkennung von Identitätsdiebstahl.
Technologien: Java, Octave, Perl, Tomcat, Oracle, RH Linux, Solaris.
Implementierung eines Tools zur Visualisierung von Graphen.
Mitarbeit an Design und Implementierung einer Cross-Platform GUI (Win32/Linux) für ein Query by Humming System.
Technologien: C++, QT, Win32, Linux.
Mitarbeit wissenschaftliche Evaluierung von Algorithmen zur Ähnlichkeitssuche für ein Query by Humming System.
Technologien: Matlab, Bash, Linux.
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