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Letztes Update: 06.09.2022

Softwareentwickler

Firma: Inqbus Scientific Computing
Abschluss: Bachelor im Bereich Informatik
Stunden-/Tagessatz: anzeigen
Sprachkenntnisse: deutsch (Muttersprache) | englisch (gut)

Skills

Programierung: Python. OOP und Componenten-Design.
Relationale- und Objekt-Datenbanken sowie SPARQL, NetCDF, HDF5
Frameworks: Plone; Numpy, Scipy, Pandas, Bokeh, Flask
Interaktive Visualisierung in Javascript: VueJS, NuxtJS
Performance Optimierung von der Hardware, über Algorithmen, Datenstrukturen, bis hin zur Optimierung von Python Code mit Cython.
Plattform: Linux seit 8 Jahren (90%Debian, 5%Ubuntu, 5%Suse)
Spezialität: High performance computing: Z.B. 600 GB Roh-Daten in einen tausend-seitigen PDF-Report mit 4 Grafiken pro Seite umwanden in 15 Minuten auf einem Desktop-PC. Oder eine Computersimulation um eine Zehner-Potenz schneller laufen zu lassen.
Ausbildung/Schulung: Unsere https://academy.inqbus.de macht Schulungen für Python Professionells, Individuelles Coaching
Barrierefreiheit: Unsere https://inclusive.inqbus.de/ macht Schulungen, Beratung und Entwicklung im Bereich Barrierefreiheit
Open Source: Unter https://github.com/Inqbus finden Sie unsere Open Source Tätigkeit.

Projekthistorie

10/2020 - bis jetzt
Internes Projekt zur Darstellung der Ansprüche barrierefreier Seiten.
Inqbus Inclusive Design: https://inclusive.inqbus.de/


02/2017 - bis jetzt
Bau eines Open-Data Portals, dass die Anforderungen von Dcat-Ap.de umsetzt.
Open-Data Portal des Landes Brandenburg: https://datenadler.de/ (Öffentlicher Dienst)

Umsetzung der Dcat-Ap.de-Norm im Backend Plone für eine nutzerfreundliche Dateneingabe mit Prüfung.
Harvesting und Prüfung externer Daten mit regelmäßiger Aktualisierung. Steuerbar und Konfigurierbar über das Backend.
Pflege eines TripleStores, der die Daten verwaltet und sortiert [in kompatibel/nicht kompatibel]. Dabei Nachvollziehbarkeit der Datenquellen durch Pflege mehrerer Bereiche für jeden Datenursprung.
Barrierefreies Frontend mit Nuxt/Flask zur Suche und Weitergabe der Daten.

09/2016 - bis jetzt
Entwicklung der Online Visualisierung des Europäischen Vulkan-Asche-Monitoring Systems: https://e-profile.eu/#/cm_profile
MeteoSwiss

Nahezu Echtzetdarstellung der Daten. 
Die Rohdaten werden per FTP/SFTP auf den Server übertragen. 
Mehrere langlebige Pythonprozesse berechnen im Hintergrund parallel die darzustellenden Daten und halten den Prozesszustand in einer Datenbank fest.
Ein Frontend basierend auf Vue/Flask/Pixi/D3 stellt die Daten effizient dar.

01/2016 - bis jetzt
Aufbereitung und Darstellung der Rohdaten [600GB]
Hamm AG (Automobil und Fahrzeugbau)

600 GB Rohdaten werden stufenweise aufbereitet und am Ende in ein 1000 seitiges PDF mit 4 Grafiken je Seite gerendert.
Das Projekt startete bereits 2012. Ich bin seit 2016 am Projekt beteiligt.
Meine Schwerpunkte im Projekt: Schaffen einer Konfigurationsstruktur zur Berechnung und Auswertung der Daten. Der Nutzer hat über verschiedene Klassen die Möglichkeit die Daten weiter umzuwandeln und dann in verschiedene Diagrammtypen zu rendern. Jeder Zwischenschritt wird gespeichert und bleibt nachvollziehbar. Ein Diagramm zum Datenfluss wird mit ausgegeben.

Reisebereitschaft

Verfügbar in den Ländern Deutschland
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