Luis Alberto (Alberto) Peñafiel Palmer-Cloud-Ingenieur
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Erfahrungen
Cloud-Ingenieur
Persönliche Projekte
Entwickelt eine Streamlit-ML-Anwendung mit einem RandomForest-Modell (Scikit-learn) zur Vorhersage des Rauchverhaltens, dabei Pandas, NumPy und Matplotlib für Datenanalyse und Visualisierung eingesetzt; bereitgestellt auf AWS mit Terraform für EC2, IAM-Rollen und S3-Buckets, mit Pickle zur Modellspeicherung.
Beherrscht AWS-Services wie S3, EC2, CloudFormation, IAM und Auto Scaling, mit Fokus auf erweiterte Funktionen wie Versionierung, CORS, ETags und Prüfsummen anhand von AWS-Examples-Freecodecamp.
Entwickelt und optimiert CI/CD-Pipelines mit GitHub Actions zur Bereitstellung statischer Websites auf GitHub Pages, wodurch automatisierte Validierung, Bereitstellung und Wartung verbessert wurden.
Ein klassisches Snake-Spiel mit Flask erstellt und bereitgestellt, containerisiert mit Docker und auf Render gehostet.
Biologie- und Medizinischer Assistent
Ludwig-Maximilians-Universität - Medicover
Unterstützung im Gesundheitswesen, bei Diagnostik und Behandlung.
Als stellvertretender Abteilungsleiter für Durchflusszytometrie tätig und dabei Machine-Learning-Engineering-Techniken eingesetzt.
Durchführung von Datenanalysen, Überwachung immunologischer und chronisch-immunologischer Erkrankungen sowie Tests für Transplantationen.
Branchenerfahrung
Sieh, in welchen Branchen dieser Freelancer den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat.
Erfahren in Biotechnologie, Gesundheitswesen und Informationstechnologie (IT).
Erfahrung nach Fachbereich
Zeigt, in welchen Abteilungen und Funktionen dieser Freelancer am meisten mitgewirkt hat.
Erfahren in Forschung und Entwicklung (F&E) und Informationstechnologie (IT).
Zusammenfassung
Data-Science- und Machine-Learning-Ingenieur: Versiert in der Entwicklung und Bereitstellung von ML-Lösungen mit Python, Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow und Streamlit; spezialisiert auf Datenanalyse (EDA), Visualisierung und NLP.
Cloud- und DevOps-Ingenieur: Praktische Erfahrung in Cloud-Engineering mit AWS (S3, EC2, CloudFormation, IAM) und Infrastruktur als Code (Terraform, Pulumi); versiert in CI/CD-Pipelines mit GitHub Actions und DevOps-Tools wie Docker und Render.
Fähigkeiten
- Python
- Sql
- Bash
- Javascript
- Pandas
- Numpy
- Matplotlib
- Seaborn
- Streamlit
- Eda
- Scikit-Learn
- Tensorflow
- Pytorch
- Aws S3
- Terraform
- Pulumi
- Github Actions
- Docker
- Ec2
- Cloudformation
- Iam
- Render
- Github Pages
- Aws Cli
- Auto Scaling
- Git
- Github
- Flask
- Apis
- Jupyter Notebook
- Devcontainer
Sprachen
Ausbildung
4Geeks Academy
Machine-Learning-Engineering · Spanien
LaSalle
Klinisch-biomedizinische Labortechnik · Montreal, Kanada
Queens Academic Group
Diplom in Tourismusmanagement · Neuseeland
Statistiken
Erfahrung
Globale Erfahrung
Fachkenntnisse
Qualifikationen
Profil
Häufig gestellte Fragen
Du hast Fragen? Hier findest du mehr.
Gehalts- / Tagessatzverteilung
Die angegebenen Tagessätze entsprechen der typischen Marktspanne für Freelancer in dieser Position, basierend auf aktuellen Projekten auf unserer Plattform.
Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
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.
Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
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