Kim Fischer

Angestellt, Data Engineering Manager, Hydrosat S.à.r.l.
Abschluss: Master of Science, Universität Trier
Luxemburg, Luxemburg

Fähigkeiten und Kenntnisse

Fernerkundung
Geoinformatik
Machine Learning
Big Data
R
Python
Projektmanagement
GIS
QGIS
Multivariate Statistik
ENVI
Umweltwissenschaften
PostgreSQL
PostGIS
GeoServer
Bash
Docker
Precision Farming
TypeScript
Engineering
DevOps
Scrum
AWS
gitlab CI/CD
GraphQL
Team Management

Werdegang

Berufserfahrung von Kim Fischer

  • Bis heute 6 Monate, seit Feb. 2025

    Data Engineering Manager

    Hydrosat S.à.r.l.

    - Technische Leitung der Datenpipelines und Cloud-Infrastruktur - Teamleitung - Code Reviews und Entwicklung

  • 9 Monate, Juni 2024 - Feb. 2025

    Senior Data Engineer

    Hydrosat S.à.r.l.

    - Design und Implementierung von Datenlösungen zum Support des Bewässerungsmanagements in der Landwirtschaft - Optimierung der Cloud-Infrastruktur - Bereitstellung und Skalierung von Geodatenverarbeitungspipelines

  • 2 Jahre und 4 Monate, März 2022 - Juni 2024

    Senior Data Scientist

    Hydrosat S.à.r.l.

    - Erntevorhersage mittels Machine Learning - Großskalige satellitengestützte Landnutzungsklassifikation

  • 1 Jahr und 2 Monate, Feb. 2021 - März 2022

    Lead Data Scientist

    Ferrero Trading Lux S.A.

    - Teamleitung des Data Science Teams in Ferrero's Agri Competence Center - Projektleiter des FNR Industrial Fellowship Projekts MatHiLDE (Modelling pests and diseases impact on hazelnut production). - Lokaler Projektleiter des H2020 Projekts PANtHEOn (Precision Farming of Hazelnut Orchards; 3,000,000+ EUR Projektvolumen). - Machine Learning basierte Erntevorhersage zur Risikominderung in der Rohstoff-Lieferkette.

  • 2 Jahre und 7 Monate, Aug. 2018 - Feb. 2021

    Data Engineer

    Ferrero Trading Lux S.A.

    - Quantitative und qualitative Erntevorhersage mittels Machine Learning - Precision Farming mittels fernerkundlicher Satelliten-, Flugzeug- und UAV-Daten - Integration raumbezogener Daten zur Verminderung von Risiken in der Rohstoff-Lieferkette - Predictive Analytics für die Agrarindustrie - Entwicklung und Implementierung von maschinellen Lernverfahren zur Extraktion und Vorhersage von relevanten Leistungskennzahlen für die Agrarindustrie.

  • 6 Monate, März 2018 - Aug. 2018

    Python Developer

    adwäisEO

    - Forschung und Entwicklung im Bereich Erdbeobachtung, Fernerkundung und Datenanalyse - Enwicklung der Luxembourg Sentinel Collaborative Ground Segment (LU CollGS) Infrastruktur, welche als Mirror für die Aufbereitung und Verteilung von Sentinel-1 und Sentinel-2 Daten dient

  • 6 Monate, Mai 2017 - Okt. 2017

    Remote Sensing and Data Scientist Praktikant

    Ferrero Trading Lux S.A.

    - Precision farming mittels fernerkundlicher Satelliten-, Flugzeug- und UAV-Daten. - Integration raumbezogener Daten zur Verminderung von Risiken in der Rohstoff-Lieferkette sowie von Unsicherheiten in der Erntevorhersage. - Entwicklung und Implementierung von maschinellen Lernverfahren zur Extraktion und Vorhersage von relevanten Leistungskennzahlen für die Agrarindustrie. - Entwicklung von Shiny/Leaflet WebGIS Anwendungen zur Visualisierung von fernerkundlich abgeleiteten Informationen.

Ausbildung von Kim Fischer

  • 2 Jahre und 5 Monate, Okt. 2015 - Feb. 2018

    Geoinformatik, angewandte

    Universität Trier

    Hyperspektrale Thermalfernerkundung, Multivariate Statistik, Geostatistik, GIS Anwendungsentwicklung, Python

  • 3 Jahre und 5 Monate, Okt. 2014 - Feb. 2018

    Environmental Sciences: Environmental Remote Sensing and Modelling

    Universität Trier

    Spezialisierung in der Umweltfernerkundung (Hyperspektrale Thermalfernerkundung, Change Detection) sowie der Meteorologie der Polargebiete und der atmosphärischen Grenzschicht

  • 3 Jahre und 5 Monate, Okt. 2011 - Feb. 2015

    Umweltgeowissenschaften

    Universität Trier

    Fächerübergreifende Methodenkompetenz in der Umweltfernerkundung, Meteorologie, Geoinformatik, Hydrologie, Bodenkunde & im Umweltrecht. Bachelorarbeit: Prä-visuelle Trockenstressdetektion mittels bildgebender Thermalspektroskopie

Sprachen

  • Deutsch

    Muttersprache

  • Englisch

    Fließend

  • Französisch

    Grundlagen

  • Italienisch

    Grundlagen

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