Jonathan Schaust

- Leitung, Planung und Implementierung von Analyse- und Berichterstattungslösungen, die eine breite Palette von Geschäftsanfragen, einschließlich Projektzeitplanung, Datenqualität und Prozesskonformität, unter Verwendung von Daten aus verschiedenen Datenquellen behandelten. - Definierte effiziente und robuste Prozesse, die vom Team für die Entwicklung von Algorithmen in Python und die Erstellung von Dashboards in PowerBI verwendet wurden. - Implementierung von Automatisierungslösungen in Azure DevOps

- Erfolgreiche Einführung eines MLOps-Lebenszyklus für die effiziente Entwicklung und Bereitstellung von ML Algorithmen. Diese Implementierung minimiert nicht nur den Zeitaufwand für den Prozess, sondern gewährleistet auch die Einhaltung von Prüfungsvorschriften. - Erfolgreiche Leitung, Planung und Implementierung einer Automatisierungslösung zur Klassifizierung und Analyse von Kundendokumenten in der Baufinanzierung, was zu einer bemerkenswerten Automatisierungsrate von 80 % führte.

"Sensor-Based Pick-Position Estimation with Neural Networks" Note 1,0 - Ich habe die neuesten Algorithmen für robotergestützte Bin-Picking-Aufgaben eingehend erforscht, implementiert und bewertet. - Entwicklung eines Systems zur sensorbasierten Greifpositionsbestimmung an 3-D-Objekten mittels eines neuronalen Netzes für die Recyclingindustrie.

Als Praktikant unterstützte ich das Signal-Processing Team der Universität bei der Forschung im Bereich Alzheimer und Parkinson Diagnostik. Dazu entwickelte ich ein Tool zur Durchführung von Versuchen mittels eines Leap Motion Controllers.

Aufbau, Durchführung und Analyse von Validationstest von mechanischen Spindelantrieben für die Automobilindustrie. Als Werksstudent entwickelte ich unter anderem ein Excel Tool zur Auswertung von großen Mengen an Messdaten, wodurch der Arbeitsaufwand um 70% reduziert werden konnte.

Support von nationalen und internationalen Kunden bezüglich technischer Fragen.

Entwicklung von autonomen Systemen und Algorithmen