Johannes Bittner

Aus einer früheren Forschungsphase hervorgegangen. Verantwortung für Architektur und Design der ML-Pipeline mit Rohdaten aus drei externen Quellen und Matching gegen eine Referenzdatenbank mit 22.000 Einträgen. Entwicklung des Feature Engineerings und experimenteller Validierung auf rund 1 Mio. Vergleichspaaren sowie 2.000 manuell annotierten Goldstandard-Paaren. Laufender PoC zur Evaluation, ob Goldstandard-Daten die Modellqualität gegenüber Silberdaten messbar verbessern.

Entwicklung interner Geschäftsanwendungen und datenbanknaher Lösungen im .NET-Umfeld. Datenbankentwicklung mit SQL Server, T-SQL und Stored Procedures sowie technische Unterstützung operativer Geschäftsprozesse. Umsetzung von UI-Komponenten und Anwendungslogik in C# und Blazor, aktuell im Rahmen einer Dashboardmigration.

Abschlussarbeit: Regelbasiertes NLP-System zur Motorrad-Entitätserkennung mit spaCy als Grundlage für MotoForge. Präsentation eines Recommender Systems auf der know IT Konferenz. Mitarbeit in DataScience mit Python, R, SQL und Web Scraping. Zusätzlich Analyse und Aufbereitung von Daten, Arbeit mit relationalen Datenbanken sowie Unterstützung bei der Weiterentwicklung interner Automatisierungen und prototypischer ML-Anwendungen.

Landesfachklasse des Bundesland Hessen für die zwei neuen Fachinformatiker Fachrichtungen Daten- und Prozessanalyse sowie Digitale Vernetzung