Andreas Wieltsch

- Produkt-Discovery für Machine Learning/AI Produkte im Bereich Smart Factory - Neu- und Weiterentwicklung von Machine Learning/AI Produkten wie z. B. Anomaliedetektion, Computer Vision und Predictive Maintenance in einem Scrum-Team für datenbasierte Produkte - Weiterentwicklung der SCHOTT OT MLOps Architektur - Mitglied und Mitarbeit in der SCHOTT OT Architektur-Gilde - Betreuung von Studierenden bei Praxis- und Abschlussarbeiten

- Durchführung von Machine Learning Projekten - Weiterentwicklung der SCHOTT OT MLOps Architektur - Betreuung von Studierenden bei Praxis- und Abschlussarbeiten

- Durchführung von Projekten in interdisziplinären Teams im Bereich Machine Learning, Deep Reinforcement Learning und Data Science vom Kick-Off über PoC bis zum Einsatz in Produktivsystemen basierend auf C#/.NET und Cloud (Docker/Kubernetes auf AWS) - Datenaufnahme, Datentransformation und Feature-Extraktion von Zeitreihendaten, Bilddaten und Textdaten - Validierung und Monitoring über den gesamten ML-Lebenzyklus - Verwendete Sprachen: Python, C# - Genutzte Packages: Scikit learn, Keras/Tensorflow, PyTorch

- Mitarbeit im Bereich IT Security Engineering & Services - Tool-Entwicklung mittels agiler Methoden - Datenanalyse

Simulation einer Optik zur Lichtstrahlformung in einem Fallfilm-Mikroreaktor

Simulation des Strahlengangs einer Beleuchtungseinrichtung in einem Fallfilm-Mikroreaktor

Unterrichten von Studenten in LabVIEW

Verbesserung und Evaluierung eines Teststands zum Vermessen von Femur-Implantat-Verbunden

IT-Sicherheit & Kryptographie, Data Science, Data Mining & Machine Learning

Mikrosystemtechnik, Simulation, C++, Konstruktion