Remote preferred.
Support bei der Ablösung von ?ArcViz? durch Splunk. Migration bestehender Unternehmensprozesse in neue Systeme, inklusive Aufbau einer neuen On-Premise Splunk Umgebung und Unterstützung bei der Splunk Administration und Dashboarding sowie generellen Umsetzung von Use Cases.
- Splunk Dashboarding
- Splunk Administration
- Ansible Automatisierung
- Python/Linux/JS/HTML Entwicklung
- Beratung / Planung / Umsetzung
Support bei der Automatisierung von Testprozessen in der Fertigung von Leuchtmitteln in Flugzeugen. Integration von Custom Visualisierungen sowie Data Science Strukturen an eine vorhandene Splunk Infrastruktur. Beratung von Data Science Ansätzen sowie Integration zu Splunk.
- Splunk Dashboarding
- Splunk Onboarding
- Python/JS/HTML Entwicklung
- Data Science / Analytics von Betriebsdaten
- Beratung / Planung / Umsetzung
Maintenance of a small clustered Splunk Enviroment, supporting development of simple and complex Use Cases regarding monitoring of multiple containerized enviroments.
Design and implementation of a supply chain monitoring solution using data from various different systems (most SAP-based) to provide a broad yet detailed overview of the whole supply chain for a big warehouse customer.
Support in designing and configuring a Splunk-Architecture to establish an IoT Analysis-Platform with an existing Azure IoT Hub. Migration of predefined and new data science approaches applying machine learning in Splunk to support Use Cases like predictive maintenance.
Comparision of Splunk UBA vs Splunk MLTK vs QRadar functionalities.
Post configuration of Splunk Enterprise and Splunk ITSI for simple IT Security Use Cases. Evaluation of intergration between Splunk and Xentis application logs for revision purposes.
Replacement of infrastructure monitoring and reporting from Cacti to Splunk. Migration of Use Cases and extension of functionalities in Splunk like PNG exportation etc.
Support beim Aufbau der Splunk-Infrastruktur für die Produktion, basierend auf der vorhandenen Test-Umgebung, Schwerpunkt Business Intelligence.
- Anbinden verschiedener Datenquellen an Splunk (DB Connect, IBM WebSphere Message Queue).
- Aufsetzen neuer Prozesse für die Vorverarbeitung von Datentypen, die sich nicht nativ an Splunk anbinden lassen.
- Paketierung der Konfiguration in Apps für vereinfachtes Deployment.
- Unterstützung der Fachbereiche bei der Analyse der Daten.
- Erstellen von Dashboards zur Visualisierung von Geschäftsprozessen.
Unterstützung bei Splunk Fehlerbeseitigung, Infrastruktur und Konfiguration.
- Indentifikation und Behebung mehrerer IT Infrastruktur Probleme.
- Bewertung und Ableitung von Verbesserungsmaßnahmen für die aktuelle Splunk Infrastruktur.
- Support bei der Entwicklung von Suchen und Dashboard.
Support bei der Administration und Konfiguration von Splunk Enterprise Security.
- Installation und Konfiguration der Splunk App für Windows Infrastruktur.
- Installation und Konfiguration des Splunk Add-on für Sophos.
- Anbindung weiterer Datenquellen für Splunk Enterprise Security (Splunk ES).
Splunk Dashboard Entwicklung und Administration.
- Beratung zu Splunk-Themen sowohl bei der Frontend-Implementierung (Dashboarding, Webdesign und Planung) als auch im Backend (Infrastruktur, Datenmodelle, Indizierung von Daten).
- Planung in Scrum-Umgebung, einschließlich der Bewertung von Ende-zu-Ende-User-Story-Transformationen sowie der Erkennung von Abhängigkeiten und möglichen Einschränkungen.
- Entwicklung von Dashboards mit internen Funktionen von Splunk und JS, CSS, HTML sowie Integration von 3rd-Party-Bibliotheken zur Verbesserung der Funktionalität der Dashboards.
- Konzeptionelle Entwicklung von maschinellen Lernansätzen in und um Splunk sowie Entwicklung von Prototypen.
- Data Science-Beratung zur Maximierung der Informationsbeschaffung des bestehenden Datenformats.
Entwicklung eines sensor-adaptiven und biomedizinisch-sensitiven Smart Home.
- Evaluation vergangener Ambient Intelligence Lösungen
- Analyse aktueller offenen Smart Home Lösungen wie FHEM oder openHAB
- Konzeptuelle Entwicklung des Zielsystem auf Grundlage der aktuellen Smart Home Lösungen
- Implementation eines Prototyps in Java
- Design und Implementation verschiedener Test-Szenarien
- Bewertung des entwickelten selbst-adaptierenden Smart Home Ansatzes
- Zusammenfassung aller Ergebnisse und Erkenntnisse in einer ca. 100-seitigen Arbeit
Das Projekt wurde unter GPL lizensiert und der Prototyp ist auf Anfrage erhältlich.}
Konzeptionelle Entwicklung eines generischen Provenienz-Datenmodells für Quantified Self Daten.
- Evaluation vergangener und aktueller Provenienz-Datenmodelle in IT Security Anwendungen.
- Analyse der Datenströme von mehreren verschiedenen Quantified Self Applikationen.
- Entwicklung eines generischen erweiterbaren Provenienz-Datenmodells welches möglichst viele Datenströme umfasst.
- Zusammenfassung aller Ergebnisse und Erkenntnisse in einer ca. 30-seitigen Arbeit.
Entwicklung eines semiautomatischen Regellernverfahrens basierend auf Evolutionären Algorithmus.
Evaluation bisheriger Ansätze zum Lernen von Regeln in verschiedenen Projekten.
- Analyse verschiedener Geschäftsregel-Managementsysteme und Evolutionärer Algorithmen Ansätze.
- Design und Implementation eines Regellernverfahrens auf Grundlage von Genetischer Programmierung.
- Evaluation des entwickelten Ansatzes zum semi-automatisierten Lernen von Regeln.
- Zusammenfassung aller Ergebnisse und Erkenntnisse in einer ca. 40-seitigen Arbeit.
Wissenschaftlicher Assistent als Geschäftsregelentwickler im cloud4health Projekt.
- Manuelle Detektion von biomedizinischen Relationen zwischen Named-entities in Epikrisen
- Konzeption von Beziehungs-Regelbasen für verschiedene Anwendungsfälle
- Zusammenfassung aller Ergebnisse und Erkenntnisse in einer ca. 20-seitigen Arbeit
Zusammenfassung
Bojan Janisch ist ein junger Master Absolvent der sich auf Data Science und Maschinelles Lernen spezialisiert hat. Bereits früh in seinem Informatik Studium kam er mit Data Science in Kontakt als er für das Fraunhofer Institut SCAI einen semi-automatischen Ansatz zum Lernen von Regeln für das Projekt cloud4health entwickelte. Neben seinen Studien sammelte Bojan weitere Erfahrung beim Deutschen Zentrum für Luft und Raumfahrt (DLR) und finalisierte seine akademische Karriere indem er ein adaptives Smart Home entwickelte. Seinen Einstieg ins Berufsleben fand er bei bridge:com wo er als Big Data Consultant in mehreren Kurz- und Langzeitprojekten arbeitete um mehr praktische Erfahrung zu sammeln. Neben den Projekten schaffte er es innerhalb eines Jahres zum zertifizierten Splunk Consultant II aufzusteigen und ist stets auf der Suche nach neuen Herausforderungen die seinen Horizont erweitern.
Biomedizinische Informatik und Maschinelles Lernen
Bioinformatik
Big Data Consultant / Architect
Beratung, Entwicklung und Support in und um das Feld von Big Data, Data Science, Machine Learning und Optimierung.
Entwicklung / Aufbau / Betreuung von Big Data Architekturen, beginnend bei den Quellsystemen über Data Lakes zu Zielsystemen.
Splunk / Elasticsearch / Cribl Administration, Entwicklung von Dashboards, Data Onboarding.
IT, Logistik, Finanzen, Gesundheit, IT/OT, IoT, E-Commerce, uvm.
Remote preferred.
Support bei der Ablösung von ?ArcViz? durch Splunk. Migration bestehender Unternehmensprozesse in neue Systeme, inklusive Aufbau einer neuen On-Premise Splunk Umgebung und Unterstützung bei der Splunk Administration und Dashboarding sowie generellen Umsetzung von Use Cases.
- Splunk Dashboarding
- Splunk Administration
- Ansible Automatisierung
- Python/Linux/JS/HTML Entwicklung
- Beratung / Planung / Umsetzung
Support bei der Automatisierung von Testprozessen in der Fertigung von Leuchtmitteln in Flugzeugen. Integration von Custom Visualisierungen sowie Data Science Strukturen an eine vorhandene Splunk Infrastruktur. Beratung von Data Science Ansätzen sowie Integration zu Splunk.
- Splunk Dashboarding
- Splunk Onboarding
- Python/JS/HTML Entwicklung
- Data Science / Analytics von Betriebsdaten
- Beratung / Planung / Umsetzung
Maintenance of a small clustered Splunk Enviroment, supporting development of simple and complex Use Cases regarding monitoring of multiple containerized enviroments.
Design and implementation of a supply chain monitoring solution using data from various different systems (most SAP-based) to provide a broad yet detailed overview of the whole supply chain for a big warehouse customer.
Support in designing and configuring a Splunk-Architecture to establish an IoT Analysis-Platform with an existing Azure IoT Hub. Migration of predefined and new data science approaches applying machine learning in Splunk to support Use Cases like predictive maintenance.
Comparision of Splunk UBA vs Splunk MLTK vs QRadar functionalities.
Post configuration of Splunk Enterprise and Splunk ITSI for simple IT Security Use Cases. Evaluation of intergration between Splunk and Xentis application logs for revision purposes.
Replacement of infrastructure monitoring and reporting from Cacti to Splunk. Migration of Use Cases and extension of functionalities in Splunk like PNG exportation etc.
Support beim Aufbau der Splunk-Infrastruktur für die Produktion, basierend auf der vorhandenen Test-Umgebung, Schwerpunkt Business Intelligence.
- Anbinden verschiedener Datenquellen an Splunk (DB Connect, IBM WebSphere Message Queue).
- Aufsetzen neuer Prozesse für die Vorverarbeitung von Datentypen, die sich nicht nativ an Splunk anbinden lassen.
- Paketierung der Konfiguration in Apps für vereinfachtes Deployment.
- Unterstützung der Fachbereiche bei der Analyse der Daten.
- Erstellen von Dashboards zur Visualisierung von Geschäftsprozessen.
Unterstützung bei Splunk Fehlerbeseitigung, Infrastruktur und Konfiguration.
- Indentifikation und Behebung mehrerer IT Infrastruktur Probleme.
- Bewertung und Ableitung von Verbesserungsmaßnahmen für die aktuelle Splunk Infrastruktur.
- Support bei der Entwicklung von Suchen und Dashboard.
Support bei der Administration und Konfiguration von Splunk Enterprise Security.
- Installation und Konfiguration der Splunk App für Windows Infrastruktur.
- Installation und Konfiguration des Splunk Add-on für Sophos.
- Anbindung weiterer Datenquellen für Splunk Enterprise Security (Splunk ES).
Splunk Dashboard Entwicklung und Administration.
- Beratung zu Splunk-Themen sowohl bei der Frontend-Implementierung (Dashboarding, Webdesign und Planung) als auch im Backend (Infrastruktur, Datenmodelle, Indizierung von Daten).
- Planung in Scrum-Umgebung, einschließlich der Bewertung von Ende-zu-Ende-User-Story-Transformationen sowie der Erkennung von Abhängigkeiten und möglichen Einschränkungen.
- Entwicklung von Dashboards mit internen Funktionen von Splunk und JS, CSS, HTML sowie Integration von 3rd-Party-Bibliotheken zur Verbesserung der Funktionalität der Dashboards.
- Konzeptionelle Entwicklung von maschinellen Lernansätzen in und um Splunk sowie Entwicklung von Prototypen.
- Data Science-Beratung zur Maximierung der Informationsbeschaffung des bestehenden Datenformats.
Entwicklung eines sensor-adaptiven und biomedizinisch-sensitiven Smart Home.
- Evaluation vergangener Ambient Intelligence Lösungen
- Analyse aktueller offenen Smart Home Lösungen wie FHEM oder openHAB
- Konzeptuelle Entwicklung des Zielsystem auf Grundlage der aktuellen Smart Home Lösungen
- Implementation eines Prototyps in Java
- Design und Implementation verschiedener Test-Szenarien
- Bewertung des entwickelten selbst-adaptierenden Smart Home Ansatzes
- Zusammenfassung aller Ergebnisse und Erkenntnisse in einer ca. 100-seitigen Arbeit
Das Projekt wurde unter GPL lizensiert und der Prototyp ist auf Anfrage erhältlich.}
Konzeptionelle Entwicklung eines generischen Provenienz-Datenmodells für Quantified Self Daten.
- Evaluation vergangener und aktueller Provenienz-Datenmodelle in IT Security Anwendungen.
- Analyse der Datenströme von mehreren verschiedenen Quantified Self Applikationen.
- Entwicklung eines generischen erweiterbaren Provenienz-Datenmodells welches möglichst viele Datenströme umfasst.
- Zusammenfassung aller Ergebnisse und Erkenntnisse in einer ca. 30-seitigen Arbeit.
Entwicklung eines semiautomatischen Regellernverfahrens basierend auf Evolutionären Algorithmus.
Evaluation bisheriger Ansätze zum Lernen von Regeln in verschiedenen Projekten.
- Analyse verschiedener Geschäftsregel-Managementsysteme und Evolutionärer Algorithmen Ansätze.
- Design und Implementation eines Regellernverfahrens auf Grundlage von Genetischer Programmierung.
- Evaluation des entwickelten Ansatzes zum semi-automatisierten Lernen von Regeln.
- Zusammenfassung aller Ergebnisse und Erkenntnisse in einer ca. 40-seitigen Arbeit.
Wissenschaftlicher Assistent als Geschäftsregelentwickler im cloud4health Projekt.
- Manuelle Detektion von biomedizinischen Relationen zwischen Named-entities in Epikrisen
- Konzeption von Beziehungs-Regelbasen für verschiedene Anwendungsfälle
- Zusammenfassung aller Ergebnisse und Erkenntnisse in einer ca. 20-seitigen Arbeit
Zusammenfassung
Bojan Janisch ist ein junger Master Absolvent der sich auf Data Science und Maschinelles Lernen spezialisiert hat. Bereits früh in seinem Informatik Studium kam er mit Data Science in Kontakt als er für das Fraunhofer Institut SCAI einen semi-automatischen Ansatz zum Lernen von Regeln für das Projekt cloud4health entwickelte. Neben seinen Studien sammelte Bojan weitere Erfahrung beim Deutschen Zentrum für Luft und Raumfahrt (DLR) und finalisierte seine akademische Karriere indem er ein adaptives Smart Home entwickelte. Seinen Einstieg ins Berufsleben fand er bei bridge:com wo er als Big Data Consultant in mehreren Kurz- und Langzeitprojekten arbeitete um mehr praktische Erfahrung zu sammeln. Neben den Projekten schaffte er es innerhalb eines Jahres zum zertifizierten Splunk Consultant II aufzusteigen und ist stets auf der Suche nach neuen Herausforderungen die seinen Horizont erweitern.
Biomedizinische Informatik und Maschinelles Lernen
Bioinformatik
Big Data Consultant / Architect
Beratung, Entwicklung und Support in und um das Feld von Big Data, Data Science, Machine Learning und Optimierung.
Entwicklung / Aufbau / Betreuung von Big Data Architekturen, beginnend bei den Quellsystemen über Data Lakes zu Zielsystemen.
Splunk / Elasticsearch / Cribl Administration, Entwicklung von Dashboards, Data Onboarding.
IT, Logistik, Finanzen, Gesundheit, IT/OT, IoT, E-Commerce, uvm.