Data Scientist mit Erfahrung in Privatwirtschaft und Wissenschaft. Expertise in Softwareentwicklung, Statistik, maschinellem Lernen. Stärken: Lösung komplexer Probleme, Datenanalyse, Entwicklung skalierbarer Lösungen.
MSc in Electrical Engineering, 2 Jahre Erfahrung in der Entwicklung mit Rust, Java, Python, C#/.Net, TypeScript, Kubernetes, Docker, als Backend und auch Full Stack Entwicklerin
Informatikerin EFZ Applikationsentwicklung, erste Erfahrungen in der Webentwicklung mit HTML5, CSS3, JavaScript (ES6, React & Angular), Grundkenntnisse in PHP, Python & Java
Deutsch B2-C1, Berufserfahrung in der Forschung mit über 8 Jahren Erfahrung in Materialforschung. Stärken in Problemlösung, Datenvisualisierung und Software-Entwicklung. Python, SQL, Excel, Image Analysis, Data Pipeline Design, Data Analysis, Data Visualization, Statistical Analysis, Statistical Testing, Algorithm Development, Algorithm Optimization, Automation, Quantitative Analysis, Machine Learning, Version Control and Git.
Ph.D. in Quantitative Methods, Deep understanding of and proven ability to apply data science and machine learning concepts such as: predictive modeling, statistical analysis, hypothesis testing, time series analysis, boosting, bagging, NLP, CNN and GNN