Roel H.

Data Scientist

Talentierter Entwickler in den Bereichen maschinelles Lernen, Data Science, NumPy und Python mit vielen erfolgreichen Projekten in verschiedenen Bereichen.

Roel ist ein leitender Data Scientist mit mehr als zehn Jahren Branchenerfahrung bei KI und maschinellem Lernen mit einem Hintergrund in Hochenergiephysik. Er ist versiert beim Schreiben von Analysecodes in Produktionsqualität in verschiedenen Bereichen, darunter Industrie 4.0, Smart/Safe Cities und Sport und Unterhaltung.

Hauptkompetenz
  • Python
    Python 6 Jahre
  • Machine Learning
    Machine Learning 15 Jahre
  • Data Science 15 Jahre
Andere Fähigkeiten
  • C++
    C++ 5 Jahre
  • Computer Vision 5 Jahre
  • XGBoost
    XGBoost 3 Jahre
Roel
Roel H.

Portugal

Erste Schritte

Ausgewählte Erfahrung

Beschäftigung

  • Datenwissenschaftler

    Freelance, Portugal - 2 jahre 10 monate

    • Beratungstätigkeit bei Datenanalytik und Kryptographie.

    Technologien:

    • Technologien:
    • Data Science
  • Leitender Datenwissenschaftler

    AGT International, Germany - 6 jahre 11 monate

    • Wichtiger Beitrag zur Entwicklung des weltweit ersten sensorgestützten Bullenbewertungssystems für den Verband Professionell Bull Riders unter Verwendung künstlicher Intelligenz.
    • Verantwortlich für die Implementierung der Analyselösung für die Bullenbewertung.
    • Abschluss des Projekts zur Zufriedenheit des Kunden.
    • Teilnahme an verschiedenen Pre-Sales-Aktivitäten, Machbarkeitsstudien und der Umfangsdefinition für mehrere Projekte im Bereich Sport und Unterhaltung, darunter Basketball, Reiten und Surfen.

    Technologien:

    • Technologien:
    • Data Science
  • Erfahrener Wissenschaftler

    AGT International, Germany - 2 jahre 11 monate

    • Erstellung von Prototypen und Produktionscodes für verschiedene Anwendungen bei Industrie 4.0, einschließlich vorausschauender Wartung für schwere Maschinen, Bewertung des Maschinenzustands und Erkennung von Anomalien.
    • Beitrag zu einem System zur Überwachung der Deichstabilität mit In-situ-Sensoren. Die Analysearbeiten umfassten Fehlerprognosen, Trendanalysen, Modellierung und Simulation komplexer Umweltsysteme.

Ausbildung

  • Dr. Phil.Hochenergiephysik

    Vrije Universiteit Brussel · 1995 - 2001

  • MSc.Physik

    Vrije Universiteit Brussel · 1992 - 1994

  • BSc.Physik; Elementarteilchenphysik; Astronomie

    Universität Brüssel · 1990 - 1992

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