![Andreas Bollig,德国北莱茵-威斯特伐利亚州Hilden的开发商](http://assets.toptal.io/images?url=http%3A%2F%2Fbs-uploads.toptal.io%2Fblackfish-uploads%2Ftalent%2Fprofile%2Fpicture_file%2Fpicture%2F1074119%2Fhuge_7724c311ddba0c81d6ca5954935eac9c-b9324651808513207411b7f77d025be2.jpg&width=524)
Andreas is 可用 租用
Hire AndreasAndreas Bollig
验证专家 in 工程
人工智能(AI)开发者
Location
希尔登,北莱茵-威斯特伐利亚,德国
至今成员总数
2019年11月22日
有Ph值.D. 在电气工程方面有丰富的机器学习应用开发Experience, 安德烈亚斯横跨整个人工智能价值链, 从用例识别和可行性分析到定制统计模型和应用程序的实现. 在整个项目, 他一直专注于解决手头的业务问题,并从数据中创造价值.
Portfolio
Henkel
Spark, Docker, XGBoost, Scikit-learn, Pandas, Python
AXA
Scikit-learn, Pandas, Apache卡夫卡, Spark, Python
亚琛工业大学
LaTeX, Python, MATLAB
Experience
Availability
兼职
首选的环境
砖, Spark, Scikit-learn, Docker, Python
最神奇的...
...我所构建的机器学习解决方案是一个完全自动化的基于云的端到端成本型提议器,用于GL预订.
工作Experience
高级数据科学家
2017 - 2019
Henkel
- 构建多个机器学习应用程序(分类和时间序列预测),包括技术堆栈选择, 体系结构, 模型训练, 和部署.
- 在多个项目中指导初级数据科学家,包括. 个人贡献:基于物联网数据的营销分析, 生产优化, 应收账款预测, 表观遗传学研究, 通过传感器测量预测头发颜色.
- 与外部实现合作伙伴在多个机器学习项目中进行咨询和执行QA -上下文:从源到付费, 公司间的, EDI.
技术:Spark, Docker, XGBoost, Scikit-learn, Pandas, Python
数据科学家
2016 - 2017
AXA
- 帮助公司建立内部数据实验室并建立数据科学方法.
- 建立客户流失预测的统计模型.
- 在Hadoop上实现Spark数据准备和假名化解决方案.
技术:Scikit-learn, Pandas, Apache卡夫卡, Spark, Python
科学人员
2011 - 2016
亚琛工业大学
- 参与3项研究项目,并协助8项研究资助申请, 在国际顶级会议和期刊上发表研究论文.
- 分析大型数据集并执行分布式蒙特卡罗模拟.
- 指导学生撰写论文,并担任学生研究助理.
技术:LaTeX, Python, MATLAB
Experience
库存预测
在存货流动缓慢的情况下,为控制部门准备月末结算的贬值数字提供充足的时间, 我建立了一个机器学习解决方案,可以预测大量材料的库存数量,并通过基于web的仪表板使数据可用.
成本类别申请人
当公司的ERP系统中的预订包含错误的成本类型时, 控制部门对公司开支的看法是错误的. 为此目的, 我开发了一个机器学习解决方案,为每个预订提出成本类型(GL帐户),并通过公司的BI系统将此数据提供给控制部门.
Skills
语言
Python C
库/ api
Pandas, Scikit-learn, XGBoost
范例
数据科学
Other
机器学习, 人工智能(AI), 自然语言处理(NLP), GPT, 生成预训练变压器(GPT)
框架
火花,Hadoop
Tools
乳胶,MATLAB
平台
Linux, Docker, 砖, Apache卡夫卡, Xen, TinyOS
教育
2011 - 2016
哲学博士(Ph.D.)无线通讯
亚琛工业大学-亚琛,德国
2005 - 2011
计算机工程理学硕士学位
亚琛工业大学-亚琛,德国
认证
2015年1月至今
剑桥C2
剑桥评估英语-剑桥大学