Dr. Alexander Spies

Fokus auf Query-Planning, -Execution und Optimierung einer neuartigen Datenbank-Engine für ein Cloud-basiertes Data Warehouse

- Design und Implementierung einer Daten-Pipeline mittels Airflow, Python und R zur Aggregation von Investment-Daten für ein statistisches Modell - Entwicklung einer Test-Suite für Airflow-Pipelines mittels pytest und SQLAlchemy - Weiterentwicklung eines Django-Web-Service: Implementierung eines API-Endpunktes, der versionierte Pipeline-Konfigurations-Daten aus einer SQL-Datenbank bereitstellt; Beheben mehrer Bugs und Erhöhung der Testabdeckung

- Forschen im Bereich der mathematischen Physik: Untersuchen eines Modells für Quantencomputer basierend auf in Flächen eingebetteten Graphen; Beweisen zahlreicher Beziehungen zur Poisson-Geometrie und topologischen Quantenfeldtheorie mittels Algorithmen auf Grundlage von Graph-Transformationen - Publizieren als Alleinautor bei der führenden Fachzeitschrift Communications in Mathematical Physics - Halten von Mathematik-Tutorien und Organisieren des Lehrbetriebes zu Mathematik-Vorlesungen

- Entwickeln eines REST-ful Service auf Basis von Python-Tornado und der NoSQL-Datenbank Couchbase für einen Recommender-Service eines Modeversandhauses - Verbessern eines Microservice zum Auffinden ähnlicher Bilder-Paare durch Re-Training eines neuronalen Netzes anhand von Produktdaten - Analysieren der Umsetzbarkeit der Migration eines Webshops; Anfertigen von Webshop-Prototypen und Vorbereiten der Migration der SQL-Datenbank - Implementieren eines Shopware-Plugins nach Kundenanforederung mittels PHP

Halten von Übungen und Fragestunden zu Mathematik-Vorlesungen.

Implementieren, Analysieren und Unit-Testen eines C++-Algorithmus zur Analyse von Kohlefaser-Werkstoffen mittels Computer-Tomographie

Erweitern, Warten und Unit-Testen der hauseigenen C++-Bibliothek für mathematische Operationen

mathematische Physik, Quantencomputing, Poisson-Geometrie

Algebra und Geometrie, theoretische Physik

Algebra, theoretische Physik