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Johannes Stamm

Angestellt, Senior Software Architect, Peak Solution GmbH
Lüneburg, Deutschland

Fähigkeiten und Kenntnisse

Interdisziplinäres Fachwissen
schnelles Auffassungsvermögen
Engagement
Effektivität
Selbstständiges Arbeiten
Flexibilität
starke Teamfähigkeiten
Zuverlässigkeit
Kreative Lösungen
Lernbereitschaft
Angular
TypeScript
HTML5
CSS
REST
JavaEE
GlassFish
TomEE
Eclipse-Java-IDE
Visual Studio Code
Atom
Python
MatLab
C++
LaTex
Hibernate
SQL

Werdegang

Berufserfahrung von Johannes Stamm

  • Bis heute 4 Jahre, seit Juli 2021

    Senior Software Architect

    Peak Solution GmbH

    Entwicklung und Konzeption von Single-Page Webanwendungen mit Angular und Umsetzungen von Drei-Schicht-Architekturen mit dem Schwerpunkt RESTful Webservices. Anleitung und Betreuung neuer Mitarbeiter.

  • 2 Jahre und 11 Monate, Sep. 2018 - Juli 2021

    Consultant Software Engineer

    Peak Solution GmbH

    Entwicklung und Konzeption von Single-Page Webanwendungen mit Angular und Umsetzungen von Drei-Schicht-Architekturen mit dem Schwerpunkt RESTful Webservices. Anleitung und Betreuung neuer Mitarbeiter.

  • 1 Jahr und 10 Monate, Nov. 2016 - Aug. 2018

    Consultant Software Engineer

    Peak Solution GmbH
  • 1 Jahr und 1 Monat, März 2015 - März 2016

    Masterand

    DLR - Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt

    Im Rahmen der MA war ich in der Abteilung Computergestützte Elektrochemie mit folgenden Aufgaben betraut: - Entwicklung eines mathematischen Modells zu Zink-Luft-Batterien - Implementierung des Modells in Matlab - Durchführung von Entlademessungen an kommerziellen Knopfzellen - Literaturrecherche und Modellparametrisierung - Simulation und Modellvalidierung - Verfassen der Masterarbeit und eines wissenschaftlichen Artikels - Erstellung von Beiträgen zu wissenschaftlichen Vorträgen und Postern

Ausbildung von Johannes Stamm

  • 2 Monate, März 2020 - Apr. 2020

    Machine Learning

    Stanford University

    Coursera Online Kurs: Einführung in machine learning, datamining, und statistical pattern recognition. Behandelte Themen: - Supervised learning (parametric/non-parametric algorithms, support vector machines, kernels, neural networks) - Unsupervised learning (clustering, dimensionality reduction, recommender systems, deep learning) - Best practices in machine learning (bias/variance theory; innovation process in machine learning and AI)

  • 5 Jahre und 6 Monate, Okt. 2010 - März 2016

    Mathematik

    Westfälische Wilhelms-Universität, Münster

    Angewandte Mathematik: Modellierung und Simulation - Numerik - Partielle Differential Gleichungen - Inverse Probleme und Bildverarbeitung - Optimierung

Sprachen

  • Deutsch

    Muttersprache

  • Englisch

    Fließend

  • Spanisch

    Grundlagen

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