Alex Vasileiou

• Extrahieren, Transformieren, Laden (ETL) Pipelines auf Prefect mit Heroku und Azure • SQL- und NoSQL-Datenbanken • Integriertes Snowflake zu PostgreSQL Data Warehouse

• LLMs, NLP & Computer Vision - ETLs • Einrichtung einer vollständigen ETL-Pipeline mit Apache Airflow, Zoho Analytics, AWS S3 und ElasticSearch • Transformer-Modelle, ResNet, AutoEncoder, XGBoost-Klassifikatoren, Zufällige Wälder, tSNE, Word2vec • FastAPI auf AWS ACR • NLP- und Computer Vision-Probleme

• Automatisierte und manuelle Tests • Anforderungsanalyse, Erstellung und Verwaltung von Testfällen, UI- und API-Tests • Aufbau der Testautomatisierungsinfrastruktur und Schulung von Kollegen in Java, Jenkins, Python und Infrastructure as Code (IaC) • CI/CD, regelmäßige Code-Reviews, Pflege eines großen internen Framework mit teamübergreifender Kommunikation & Entwicklung

• Vorgeschlagene Kurse: Maschinelles Lernen • Datenbanktechnologie • Datenwissenschaftliches Projekt • Cloud Computing • Skalierbare Datenwissenschaft • Multivariate Analyse • Werkzeugkasten der Datenwissenschaft • Ethik und Datenwissenschaft • Thema der Diplomarbeit: Erklärung von Textähnlichkeitsmodellen in Transformatoren Anwendungen von Explainable AI-Methoden auf große Sprachmodelle (BERT, SBERT, DistillBERT, GPT-Neo)

Studiengang Informationssysteme und Kommunikation.