Harald Radi

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Harald Radi

Dipl.-Ing.

Head of Research

(The company name is only visible to registered members)

  • 4232 Hagenberg
  • Austria

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Personal information

Professional experience (13 years, 4 months)

  • May 2008 - present

    (5 years, 1 month)

    (Only visible to registered members)

  • Jul 2007 - Jun 2008

    (1 year)

    CTO

    modernfamilies gmbh, http://www.modernfamilies.net/

    Industry: Computer Networking

  • Oct 2000 - Jun 2008

    (7 years, 9 months)

    CTO

    nme | Radi Schwenk GnbR, http://www.nme.at/

    Industry: Information Technology & Services, Informationstechnologie, Projektmanagement, Consulting

  • Jun 2004 - Jul 2006

    (2 years, 2 months)

    Senior Systems Engineer

    celum gmbh, http://www.celum.com/

    Industry: Computer Software

  • Mar 2001 - Jun 2001

    (4 months)

    Tutor Embedded Systems

    Institut für Praktische Informatik (JKU), http://www.pervasive.jku.at/

    Industry: Research

  • Jul 1999 - Feb 2000

    (8 months)

    Client-Server Development

    DVT Daten-Verarbeitung-Tirol GmbH, http://www.dvt.at/

    Industry: Computer Software

Educational background

  • Oct 2008
    Universität Wien

    Doktoratsstudium Informatik, Dr.techn.

    Mobile Computing, Pervasive Computing

  • Mar 2000 - Feb 2006
    Johannes Kepler Universität Linz

    Informatik, Dipl.Ing.

  • Languages
    German, English

About me

Österreichs beliebtester ArbeitgeberKununu

Catalysts ist laut der Mitarbeiterbewertung auf Kununu der beliebteste Arbeitgeber Österreichs.
Unsere Mitarbeiter lieben die interessanten Aufgaben, die vielen Freiheiten, das kreative Umeld, das Arbeitsklima, die Innovation usw.




Österreichs größter Programmierwettbewerb

Seit 2007 organisiert Catalysts mehrmals pro Jahr den größten Programmierwettbewerb Österreichs, der am 19. Oktober 2012 zum 14. Mal stattfindet - diesmal im Wiener Rathaus - Eindrücke dazu gibt's in diesem Video, Details auch auf Facebook.



Individual-Software-Entwicklung für unsere Kunden

Wir haben für unsere Kunden große, hoch-performante, ausfallssichere Systeme umgesetzt - oft unter großem Zeitdruck und eingebettet in komplexe Infrastrukturen, ein paar Videos dazu:

Scalability  Availability  FML - Finance Modeling Language 

Mitunter haben wir bestehende Systeme durch leistungsfähigere ersetzt, wodurch diese um einen Faktor 100 bis 400 schneller und im Betrieb um einen Faktor 10 bis 20 günstiger wurden, wieder ein paar Videos dazu:

High-Performance Computing  Machine Learning

Wir haben für bekannte Firmen Tolles geleistet, z.B. für Palfinger, Porsche VW, ESA (European Space Agency), AKH-Linz, AVL-List, easyJet, DB-Schenker, e-on, Intel-DMCE, Raiffeisen Bausparkasse, willhaben.at usw. (siehe unsere Referenzen).

Und weil wir sehr produktiv arbeiten, wird's unterm Strich nicht teuer.


Machine Learning Machine Learning

Beispiel in der Luftfahrt: Jede Luftlinie hat ihre (geheime) Politik (welche Verbindungen zu welchen Zeiten und Konditionen). Wie kann man herausfinden, welche Strategie welches Konkurrenten bei welcher Verbindung die profitabelste ist, um sein eigenes Verbindungsnetzwerk zu optimieren?

 

FML – Finance Modeling Language FML - Finance Modeling Language

Beispiel in der Finanz: mit der FML kann die Fachabteilung neue Bankprodukte innerhalb weniger Stunden selbst definieren, statt die IT für Monate zu beschäftigen.

 

Scalability Scalability

Beispiel im e-commerce-Umfeld: oft ist die eine zentrale Datenbank der Performance-Flaschenhals, auch wenn viele Requests nur lesend zugreifen und nicht 100% transaktionell sein müssten. Wir setzen deshalb oft auf No-SQL-Datenbanken, um den Flaschenhals zu beseitigen - wie es auch bei facebook und eBay gemacht wird.

 

AvailabilityAvailability

Beispiel im e-commerce-Umfeld: willhaben.at hat mehr als 300 Mio. Page-Impressions pro Monat. Auch nur eine Minute Ausfall würde etliche 1.000 Benutzer vergrämen und auch noch viel Geld kosten.

 

High-Performance Computing High-Performance Computing

Beispiel in der Produktion: je schneller ein Werkstoff in der Produktion automatisch (und zerstörungsfrei) inspiziert werden kann, desto schneller kann produziert werden, wir setzen für die Beschleunigung von Algorithmen u.a. GPU-Cluster ein und erreichen dadurch in der Regel eine Beschleunigung um einen Faktor 100 bis 400.

 
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