Andre Sprenger

Implement solution for video content indexing and reach prediction - Identify known actors/celebrities in videos by using face detection and recognition algorithms - Detect and track people throughout the video - Understand general scene environment (e.g. indoor/outdoor, in a car, on the beach etc.) - Index video content items in a search engine - Python, Tensorflow, Keras, Elasticsearch, AWS

Analyse satellite imagery and mobile geolocation data for a market intelligence application - Use CNN models to detect and classify objects (ships, containers, building etc.) on satellite images - Associate mobile geolocation data with satellite images - Analyse mobile geolocation data to predict future consumer movment patterns - Python, Scala, Spark, Tensorflow, Keras, Hadoop, AWS

Vorhersage von Benutzerverhalten mit maschinellem Lernen und NLP Techniken - Experimente mit NLP Techniken zum Modellieren von Benutzerinteressen basierend auf Interaktionen mit Artikeln, Jobbeschreibungen und Veranstaltungen - Training von Tensorflow Modellen auf GPU Servern für die Vorhersage von Benutzerverhalten - Training von Recommendation Modellen basierend auf Collaborative Filtering und Content basierten Algorithmen - Python, Scala, Spark, Tensorflow, Keras, Kafka, Cassandra, Flink, Hadoop

Implementierung eines Recommendation Systems für mobilen Content - Experimente mit verschiedenen Collaborative Filtering und Content basierten Algorithmen - Implementierung einer Daten Pipeline für User Tracking, Generierung von Recommendations und Auslieferung - Spark, Scala, Python, Mahout, TensorFlow, AWS

Zalando Optimierung der bestehenden Realtime Bidding Engine - Implementierung eines Backtesting Tools für die Evaluierung von Bid Pricing Algorithmen - Implementierung von Trading Algorithmen für den optimalen Einkauf von Werbemitteln - Spark, Scala, Python, Cassandra, Kafka, Hadoop

Technical Lead für die Realtime Bidding Engine und Daten Pipelines - Verantwortlich für Design und Betrieb eines Ad-Deliver Platform, die bis zu 50K Requests/s verarbeitet - Implementierung einer Datenpipeline für User Tracking und Werbeauslieferung - Implementierung einer Realtime Bidding Engine - Implementierung einer Recommendation Engine - Verwendung von machinellem Lernen für die Vorhersage von Click und Conversion Probabilities - Java, Scala, Python, Cassandra, Kafka, Spark, Hadoop, AWS