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Machine Learning Pipeline zur Price Prediction
reverse.supply ·
- Sammeln und Aufbereitung von Daten aus verschiedenen Quellen (Produktbeschreibungen, Verkaufshistorie, Markttrends) zur Erstellung aussagekräftiger Merkmale für die Preisvorhersage
- Evaluierung und Optimierung verschiedener Machine Learning Modelle (z.B. XGBoost, Random Forests, LSTMs) für präzise Preisvorhersage auf Basis begrenzter und dynamischer Daten
- Integration eines inkrementellen Lernansatzes, damit sich das Modell kontinuierlich an neue Daten und sich verändernde Marktbedingungen anpasst
- Monitoring der Modellleistung anhand von KPIs, die Einhaltung welcher zu optimierten Preisstrategien und einer gesteigerten User Experience führt
Aufbau von Data-Driven Decision Making Tools
Solarisbank ·
- Pflege und Verbesserung von Tableau-Dashboards für die Analyse von Geschäftskennzahlen
- Entwicklung strategischer Analysen unter Verwendung von Python Data Science Libraries
- Implementierung der API-basierten Rechnungsstellung mit Airflow
- Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams zur Ermittlung des Datenbedarfs und zum Aufbau von Pipelines
Integration / Analyse eines Webshop für virtuelle Maschinen
VMWare / Daimler ·
- Entwicklung eines internen Webshop für virtuelle Ressourcen mit dynamischer Zuteilung von CPU, RAM und Speicher basierend auf Benutzerrollen und Zugriffsstufen, sodass jeder Benutzer individuelle Ressourcen erhält
- Einsetzen von vOrchestrator und JavaScript-Skripte zur Automatisierung der Bereitstellung, Konfiguration, Backups und Updates virtueller Maschinen, um IT-Abläufe zu optimieren
- Gestaltung einer benutzerfreundliche Oberfläche für die Selbstverwaltung von Ressourcen mit Echtzeit-Nutzungsdashboards und automatisierten Benachrichtigungen basierend auf einer Datenauswertung der User Experience
- Implementierung granularer Zugriffskontrollen, Datenverschlüsselung und sichere Authentifizierungsprotokolle sowie die Einhaltung von Branchenbestimmungen für eine sichere und rechtskonforme Ressourcenvirtualisierung