Dr. Klaus Varrentrapp

Machine Learning Engineering: • Entwurf, Implementierung + Wartung einer Python-Bibliothek für wiederverwendbare Bausteine zum Erstellen von ML-Pipelines in Kubeflow • Entwurf + Implementierung eines Frameworks für ML-Apps in AWS + einer GitLab CI/CD Template Bibliothek • Implementierung, Deployment + Wartung von ML-Apps in AWS • Entwurf + Wartung von Richtlinien • Entwurf, Implementierung + Wartung von Python-Umgebungsmanagementwerkzeugen • Aufbau + Betrieb der CI/CD Infrastruktur • Technischer Support

Angewandte KI-Forschung + Prototypenbau im Bereich Automotive: • Fachlicher Aufbau + fachliche Leitung des Teams R&I • Verarbeitung technischer Texte + Zeichnungen mit maschinellem Lernen, ⠀insb. Deep Learning • Konzeption, aktive Implementierung, fachliche Leitung, tw. Projektleitung • Konzeption + Implementierung von Infrastrukturwerkzeugen • Identifikation von KI-Anwendungen durch firmenweite Use-Case-Workshops • Interne Beratung, Vorträge, Wissentransfer • Betreuung von Bachelor- und Masterarbeiten

Konzeption und Entwicklung von Basis-Softwarekomponenten in C++ zur Anbindung von Stromnetzberechnungssoftware an ein Netzleitsystem: • Anforderungsmanagement, Entwurf und Dokumentation der ⠀Softwarearchitektur und der Komponentenschnittstellen • Objektorientierter Entwurf und testgetriebene Implementierung der ⠀Komponenten in C++ • Releasemanagement, Auslieferung, Support, Wartung

Entwurf und Entwicklung von Softwarekomponenten zur automatisierten Erkennung von Geldwäsche: • Erstellung von Fach- und Datenverarbeitungskonzepten, ⠀Implementierung, Test, Dokumentation, Support, Wartung • Projektplanung und -leitung • Datenanalyse und -aufbereitung mit SQL und R • Bau eines Prototypen zur intelligenten Erkennung von Geldwäsche mittels ⠀multivariater Diskriminanzanalyse und regelbasiertem Lernen in R

Durchführung von Projekte im Bereich Financial Services/Risikomanagement: • Entwurf und Entwicklung von Kreditrisikoanalyse und -prognosesystemen ⠀mittels multivariater Diskriminanzanalyse und neuronaler Netze in R, Ruby ⠀und C++ • Kreditdatenorganisation und -analyse • Analyse sowie qualitative und quantitative Modellierung von Kreditrisiken • Einführung von Systemen zur Kreditrisikoprognose: Regulatorische Beratung, ⠀Erstellung von Fachkonzepten, Projektplanung und -koordination

Promotion, Lehre und eigene Projekte: • Entwurf und Entwicklung eines C++-Frameworks zur kombinatorischen ⠀Optimierung: ⠀Kombination von maschinellem Lernen und lokaler Suche/Metaheuristiken • Betreuung von Lehrveranstaltungen sowie Studien- und Diplomarbeiten • Entwurf und Entwicklung von Web- und Batch-basierten Testumgebungen für ⠀Algorithmen inPHP und Ruby

Titel der Dissertation: A Practical Framework for Adaptive Metaheuristics • Integration von Techniken des maschinellen Lernens in Metaheuristiken • Praktische Umsetzung durch ein C++-Framework unter Linux

Kurse in NLP, Design and Analysis of Algorithms, Fundamental Concepts of Programming Languages

Schwerpunkt: Symbolische KI und Wissensrepräsentation Nebenfächer: Stochastik, Wahrscheinlichkeitstheorie, Finanzmathematik Diplomarbeit: Kollaborative Suchmechanismen in Roomware-Umgebungen