Julius Langenberg

is out learning. 🎓

Angestellt, Wissenschaftliche Hilfskraft Innenraumüberwachung enableATO, Hochschule Bielefeld (HSBI)
Student, Research Master Data Science, Hochschule Bielefeld
Herford, Nordrhein-Westfalen, Deutschland, Germany

Fähigkeiten und Kenntnisse

Data Science
Computer Vision
Forschung und Entwicklung
Docker
Objekterkennung
Linux
OpenCV
Python
Python pandas
Maschinelles Lernen
Git
SQL
JavaScript
HTML
Softwareentwicklung
TypeScript
Zuverlässigkeit
Lernbereitschaft
Begeisterungsfähigkeit
Freude am ausprobieren und lernen
Deep learning
Computer Science

Werdegang

Berufserfahrung von Julius Langenberg

  • Current 1 year and 1 month, since Jun 2025

    Wissenschaftliche Hilfskraft Innenraumüberwachung enableATO

    Hochschule Bielefeld (HSBI)

    Deployment: Entwicklung eines Echtzeit-Demonstrators (3x RGB-Feeds, Objekterkennung) auf NVIDIA Jetson. Inferenz via ONNX und Docker-Containerisierung. Datenqualität: Analyse und Benchmarking von Kamerasetups (Pandas, Streamlit) zur Optimierung von Framerate. Analyse von RGB-Datensätzen. Datenerfassung: Annotation von RGB-Fisheye- und Turret-Datensätzen zum trainieren zukünftiger Modelle.

  • 3 years and 8 months, Aug 2021 - Mar 2025

    Dualer Student Digitale Technologien

    steute Technologies GmbH & Co. KG

Ausbildung von Julius Langenberg

  • Current 1 year and 4 months, since Mar 2025

    Research Master Data Science

    Hochschule Bielefeld

    Englischsprachiger, internationaler Masterstudiengang mit Fokus auf Data Science und Anwendung des gelernten in Forschungsprojekten Vermittlung von Kenntnissen in Datenanalyse, maschinellem Lernen und KI-Methoden Mein Forschungsthema: Erkennung menschlicher Aktivitäten in öffentlichen Verkehrsmitteln mit RGB- und Tiefenkameras

  • 3 years and 7 months, Aug 2021 - Feb 2025

    Digitale Technogien (praxisint.)

    Hochschule Bielefeld

    Abgeschlossen als Jahrgangsbester mit Abschlussnote 1.43 Praxisintegrierter Bachelorstudiengang mit Wechsel zwischen Theoriephasen an der Hochschule und Praxisphasen im Unternehmen Erwerb von fundiertem Fachwissen in modernen Informations- und Kommunikationstechnologien Schwerpunkt: Vorbereitung auf Tätigkeiten als Data Scientist oder Data Engineer

Sprachen

  • German

    C2 (Verhandlungssicher / Muttersprachlich)

  • English

    C1 (Fließend)

  • French

    A1-A2 (Grundkenntnisse)

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