Jeanne Y.-Praktikant Prozessingenieur
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Erfahrungen
Praktikant Prozessingenieur
Procter & Gamble
- Automatisierte Validierungs-Workflows mit Python eigenständig initiiert und implementiert, dadurch die manuelle Verarbeitung um 58% reduziert und die Effizienz verbessert
- Ein Machine-Learning-Modell zur Erzeugung synthetischer Fehler entwickelt, Ausfallzeiten und Produktionskosten reduziert; lokal sowie über Databricks und Azure AI Factory bereitgestellt
- Einen kleinen Bilddatensatz aus den Produktionslinien genutzt und durch das Training von Modellen wie cycleGAN und pix2pix erweitert
- Die Linux-basierte Entwicklungsumgebung für das Training von 3D-Modellen aufgebaut und optimiert; die Reproduzierbarkeit über GitHub sichergestellt
- Technische Erkenntnisse funktionsübergreifenden Teams (Ingenieuren, QA, Projektmanagern) präsentiert und so die Abstimmung von ML-Lösungen auf betriebliche Anforderungen sichergestellt
Master Thesis - Fruits 3D Reconstruction and Color Prediction
University of Bonn
- Conditional Denoising Diffusion Probabilistic Models in Python und C++ zur Struktur- und Farbvorhersage aus unvollständigen Daten entwickelt, dabei Phänotypisierungsdatensätze verwendet und Verdeckungen sowie unvollständige Pflanzenscans berücksichtigt
- Pipelines automatisiert, Workflows containerisiert (Docker) sowie Code und Versionierung verwaltet (Git)
- Ergebnisse auf Benchmark-Niveau erzielt und eine hohe Reproduzierbarkeit über verschiedene Experimente hinweg nachgewiesen
Hackathon-Teilnehmer
HerHackathon
- Ein KI-gestütztes Tool zum Bildvergleich mit Selenium und APIs entwickelt; Dashboards in Power BI und Figma-Prototypen erstellt
- Eine Demo-Lösung für Stakeholder von ALDI Süd umgesetzt und dabei umsetzbare Erkenntnisse sowie die technische Machbarkeit aufgezeigt
Entwickler eines Geoinformationssystems – Geoinformationsmanagement in der interdisziplinären Forschung
University Project
- Ein Geoinformationssystem entwickelt, das verschiedene Datensätze mit Java, PostgreSQL, SQL, XML/GML, WFS und wissensbasierten Ontologie-Graphen integriert
Master’s Project – Open World Panoptic Segmentation of Traffic Participants
University of Bonn
- 2D-Algorithmen an 3D-LiDAR-Punktwolken angepasst und den 2. Platz in einem öffentlichen Benchmark erreicht
- Eine automatisierte End-to-End-Trainingspipeline in Python entwickelt und Ergebnisse regelmäßig Professoren und wissenschaftlichen Mitarbeitern mit PhD präsentiert
Werkstudent (Marketing und Kommunikation)
DHL Consulting
- Aufbau eines datenbasierten Analyseframeworks, das die LinkedIn-KPIs um 116% und das Engagement um 300% durch kanalübergreifendes Tracking (Hotjar, Google Tag Manager) steigerte
- Erhöhung der Beitragsfrequenz um 50% durch strategische, datenbasierte Content-Planung
- Erstellung von Dashboards und umsetzbaren Erkenntnissen aus Marketingdaten zur Optimierung der Kampagnenleistung in verschiedenen Teams
BoVW-Projekt – Bildähnlichkeit durch klassisches maschinelles Lernen
University Project
- Entwicklung einer klassischen ML-Pipeline für Bildähnlichkeit und Automatisierung der Builds mit Makefiles und GitHub Actions zur Sicherstellung der Reproduzierbarkeit
Technischer Support für Software-/Cloud-Anwendungen
Accenture
- Sicherstellung der Betriebskontinuität cloudbasierter Anwendungen durch Fehlerbehebung und Problemlösung in Echtzeit
Praktikant im Innovationsbereich
Lear Corporation
- Entwicklung eines innovativen autonomen Fahrzeugsitzes und Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams zur Erstellung von Prototypen und Validierung neuartiger Designs
Leiter des Elektronikkomitees
University of San Carlos
- Leitung der Elektronik für Team Lahutay beim Shell Eco Marathon, einschließlich Verkabelung, Steuerungssystemen und Sensoren, um eine erfolgreiche Wettbewerbsteilnahme zu gewährleisten und technische sowie Führungskompetenzen unter Beweis zu stellen
Branchenerfahrung
Sieh, in welchen Branchen dieser Freelancer den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat.
Erfahren in Bildung, Transport und Logistik, Landwirtschaft, Automotive, Einzelhandel und Fertigung.
Erfahrung nach Fachbereich
Zeigt, in welchen Abteilungen und Funktionen dieser Freelancer am meisten mitgewirkt hat.
Erfahren in Forschung und Entwicklung (F&E), Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Marketing, Produktentwicklung und Produktion.
Zusammenfassung
Data Engineer mit fundiertem Hintergrund in maschinellem Lernen, Datenpipelines, Cloud-Bereitstellung und Analysen. Erfahren in Python, SQL, C++, Databricks und ETL/ELT-Workflows sowie praktisch vertraut mit CI/CD, Docker und versionskontrollierten Pipelines. Versiert in der Optimierung von Prozessen, der Automatisierung von Workflows und der Bereitstellung umsetzbarer Erkenntnisse für funktionsübergreifende Teams. Nachweislich in der Lage, komplexe Daten in geschäftlichen Mehrwert zu übersetzen.
Fähigkeiten
Expertenkenntnisse / Sehr Gute Kenntnisse (TäGliche Anwendung, Fortgeschrittene ProblemlöSung): Python, Sql, R, Pandas, Numpy, Matplotlib, Seaborn, Scikit-Learn, Pytorch, Tensorflow, Opencv, Open3d, Slam, Photogrammetrie, 3d-Lidar-Verarbeitung, Linux, Bash, Git
Fortgeschrittene Kenntnisse / Praktische Erfahrung (Projekte, Praktika, Studienleistungen): C++, Matlab, C, Java, Javascript, Postgresql, Mysql, Spark, Pyspark, Knime, Docker, Ci/Cd, Etl/Elt, Rest-Apis, Gans, Vaes, Diffusionsmodelle, Ros
Grundkenntnisse / Erste Erfahrung (Akademische Oder Explorative Anwendung): Azure, Gcp, Kubernetes, Llms (Bert, Gpt), Hugging Face Transformers
Soft Skills: Analytisches Denken, VerstäNdliche Darstellung Von Daten, ProblemlöSung, Projektmanagement, AnpassungsfäHigkeit
Sprachen
Ausbildung
Rheinische Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn
Master of Science in Geodetic Engineering, Major in Mobile Sensing and Robotics · Geodätisches Ingenieurwesen · Bonn, Deutschland
University of San Carlos
Bachelor of Science in Electronics and Communications Engineering, Major in Microelectronics and Information Systems · Elektronik- und Nachrichtentechnik · Cebu City, Philippinen
Zertifikate & Bescheinigungen
Google Cloud: Cloud Fundamentals
Statistiken
Erfahrung
Globale Erfahrung
Fachkenntnisse
Qualifikationen
Häufig gestellte Fragen
Du hast Fragen? Hier findest du mehr.
Jeanne ist in Köln, Deutschland ansässig.
Jeanne spricht folgende Sprachen: Tagalog (Muttersprache), Englisch (Verhandlungssicher), Deutsch (Fortgeschritten).
Jeanne hat mindestens 6 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Jeanne in mindestens 10 verschiedenen Rollen und für 8 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 1 Jahr und 7 Monate. Beachten Sie, dass Jeanne möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.
Basierend auf der jüngsten Erfahrung wäre Jeanne gut geeignet für Rollen wie: Praktikant Prozessingenieur, Master Thesis - Fruits 3D Reconstruction and Color Prediction, Hackathon-Teilnehmer.
Die neueste Position von Jeanne ist Praktikant Prozessingenieur bei Procter & Gamble.
In den letzten Jahren hat Jeanne für Procter & Gamble, University of Bonn, HerHackathon, University Project und DHL Consulting gearbeitet.
Jeanne hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Bildung, Transport und Logistik und Landwirtschaft. Jeanne hat auch etwas Erfahrung in Automotive, Einzelhandel und Fertigung.
Jeanne hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Forschung und Entwicklung (F&E), Informationstechnologie (IT) und Business Intelligence. Jeanne hat auch etwas Erfahrung in Marketing, Produktentwicklung und Produktion.
Jeanne hat kürzlich in Industrien wie Bildung, Transport und Logistik und Landwirtschaft gearbeitet.
Jeanne hat kürzlich in Bereichen wie Forschung und Entwicklung (F&E), Business Intelligence und Marketing gearbeitet.
Jeanne hat einen Master in Geodätisches Ingenieurwesen von Rheinische Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn und einen Bachelor in Elektronik- und Nachrichtentechnik von University of San Carlos.
Jeanne hat 2 Zertifikate. U.a: Google Cloud: Cloud Fundamentals und Microsoft Azure: Fundamentals.
Die Verfügbarkeit von Jeanne muss bestätigt werden.
Tagessatzverteilung
Die angegebenen Tagessätze entsprechen der typischen Marktspanne für Freelancer in dieser Position, basierend auf aktuellen Projekten auf unserer Plattform.
Durchschnittlicher Tagessatz für ähnliche Positionen
Die Tagessätze basieren auf aktuellen Projekten und enthalten keine FRATCH-Marge.
Der durchschnittliche Tagessatz ist der Mittelwert aller Tagessätze aus aktuellen Verträgen vergleichbarer Freelancer auf unserer Plattform.
Der Median-Tagessatz ist der mittlere Wert aller Tagessätze – die Hälfte der vergleichbaren Freelancer verlangt weniger, die andere Hälfte mehr. Anders als der Durchschnitt wird er von Ausreißern kaum beeinflusst.
Berechnet auf Basis der Tagessätze unserer Freelancer, Stand 6 Nov 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
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