Felipe Barquero

- - Entwicklung einer komplexen REST-API, die die Interoperabilität, Speicherung und Analyse klinischer Daten ermöglicht. - - Verantwortlich für die ETL-Prozesse unter dem klinischen Datenstandard FHIR - - Hands-on Implementierung in einer NoSQL-Lösung. - - Schnelles Prototyping von Datenvisualisierung und -integration in Flask. - - Implementierung von Computer Vision (U-Net) in C++ in Kombination mit Graph Neural Networks für die Vorhersage von 3D-geometrischen Eigenschaften von Molekülen.

- - Optimierte Flottenverlagerung durch geospatiale Datenanalyse, Clusterbildung und Vorhersagen, einschließlich Tests und Leistungsevaluation - - Automatisierung von Workflows mit Airflow - - Einrichtung komplexer geografischer queries mit App-Openings - - Transformation geospatialer queries mit dbt - - Initiierte das erste Machine-Learning-Projekt innerhalb des Unternehmens.

Schwerpunkt: Geometric Graph Theory. High Dimensional Probabilistic Methods. Linear Algebra methods in Combinatorial Geometry.