Philip Popien

Selbstständig, Director of Machine Learning/Staff Machine Learning Engineer, Floodbase

Graz, Österreich

Fähigkeiten und Kenntnisse

Deep Learning
Machine learning
Python
Keras
Computer Vision
Natural Language Processing (NLP)
Tensorflow
PyTorch
Docker
Git
Predictive Analytics
Data Science
Data Mining
Datenanalyse
Statistik
Python Programmierung

Werdegang

Berufserfahrung von Philip Popien

  • Bis heute 1 Jahr und 11 Monate, seit Juli 2022

    Director of Machine Learning/Staff Machine Learning Engineer

    Floodbase

  • 1 Jahr und 6 Monate, Jan. 2021 - Juni 2022

    Senior Machine Learning Engineer/Team Lead

    Floodbase

  • 2 Jahre und 4 Monate, Sep. 2018 - Dez. 2020

    Deep Learning Engineer

    Vexcel Imaging GmbH

  • 1 Jahr und 2 Monate, Juli 2017 - Aug. 2018

    Deep Learning Engineer

    AUDI AG
  • 7 Monate, Sep. 2016 - März 2017

    Partner

    Datenschmiede

    Ich implementiere Machine Learning Lösungen in Unternehmen aus diversen Branchen, oft in Python. Dabei ist es im ersten Schritt wichtig die genauen Probleme und Ziele zu identifizieren und dann die richtige Data Pipeline und Algorithmen zu trainieren und evaluieren.

  • 2016 - 2016

    E-Commerce Predictive Analytics Consultant

    foodspring GmbH

    Ich erstelle und optimiere Predictive Analytics Workflows für ein effektiveres Emailmarketing. Dabei arbeite ich auf Wunsch des Kunden mit der Analytics Plattform KNIME und kommuniziere Vorgehensweisen und Ergebnisse mit dem Head of CRM und dem Produktmanagement.

  • 2016 - 2016

    Machine Learning for Smart Heating Control

    Überenergy

    Programmierung eines Proof of Concept Systems im Bereich Automatic Smart Heating Control mithilfe von Machine Leaning Algorithmen in Python. Das System analysiert die Gewohnheiten von Personen und ist in der Lage vorherzusagen, wann sie nach Hause kommen und wieder gehen werden. Diese Information wird dann benutzt um maximal effizient zu heizen ohne dass der Comfort leidet.

Ausbildung von Philip Popien

  • Statistik

    Humboldt-Universität zu Berlin

    Machine Learning, Ökonometrie

Sprachen

  • Deutsch

    Muttersprache

  • Englisch

    Fließend

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