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Daniel Martschei

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Ferienjob

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location of Daniel MartscheiKarlsruhe, Baden-Württemberg, Germany

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  • Timeline

  • About me

    Technical Lead, Data Scientist, Technical Product Owner bei AUDI AG

  • Education

    • Augustiner Schule Friedberg

      2001 - 2003
      Abitur

    • Karlsruhe Institute of Technology

      2009 - 2012
      Promotion Physik

      Activities and Societies: Unterwasserrugby, FZK-Tauchclub Als Doktorand am Institut für Experimentelle Kernphysik (EKP) habe ich zusammen mit meiner Arbeitsgruppe die Daten der ersten LHC Läufe analysiert. Dabei habe ich Daten im weltweiten Worldwide LHC Computing Grid (WLCG) analysiert und mit Hilfe neuronaler Netz und statistischer Methoden seltene b-Quark Zerfallsereignisse gesammelt und ausgewertet.Außerdem war ich teil des Adminstratoren Teams des Institutsrechenclusters.

    • Universität Karlsruhe (TH)

      2003 - 2008
      Diplom Physik

  • Experience

    • ARTEC IT Solutions AG

      Apr 2003 - Jul 2003
      Ferienjob

      BestellabwicklungTelefon- / E-Mailsupport

    • <Phi-T> GmbH

      Feb 2008 - Jul 2012
      Werksstudent

      AdministratorSoftwareentwickler

    • Blue Yonder GmbH

      Sept 2012 - Oct 2014
      Data Scientist

      Softwareentwickler und Data-ScientistEntwicklung von betriebssicherer SoftwareLaufzeitoptimierung zur SLA-SicherstellungRechencluster MonitoringDatenanalyse und ModellentwicklungPredictive Analytics

    • Audi Electronics Venture GmbH

      Nov 2014 - Dec 2019
      Data Scientist, Softwareenwickler

    • AUDI AG

      Jan 2020 - now
      Technical Lead, Data Scientist,

      Als Lead Data Scientist und Technical Team Product Owner für Analytics and Functions ist es meine Aufgabe die Anforderungen unsere Stakeholder zusammen mit meinem Entwicklerteam aufzunehmen und bestmöglich umzusetzen. Dabei geht es in der Regel um Stream und Batch Data Processing von Fahrzeugdaten. Dabei werden unterschiedliche Stream-Processing Technologien (Spark, Kafka-Streams, Flink) in einer Kubernetes Umgebung eingesetzt um eine hohe Zuverlässigkeit, Ausfallsicherheit und geringe Latenz zu gewährleisten. Flankiert wird das Streamprocessing durch Ad Hoc Analyse von Daten In Apache Zeppelin Notebooks und weiteren Notebook Umgebung in Scala, Python, SQL und CQL. Außerdem nutzen wir InfluxDB, Prometheus und Grafana um verschiedene Metriken zu analysieren und zu visualisieren. Show less

  • Licenses & Certifications