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Dr. Maria Aristov

Data Scientist

 Herzlich willkommen
Als freiberufliche Beraterin erarbeite ich Lösungen in Bereichen Data Science, Machine Learning und Computer Vision.

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Hauptbereiche

  • Datenanalyse
  • Data Science
  • Machine Learning
  • Algorithmenentwicklung
  • Computer Vision
  • Video-/Bildverarbeitung
  • Fahrerassistenzsysteme / ADAS
  • Industrielle Bildverarbeitung

Berufserfahrung

6+ Jahre Erfahrung

in Algorithmenentwicklung im Bereich
Data Science / Machine Learning / Computer Vision / Prototypenentwicklung / Vorserienentwicklung

4+ Jahre Erfahrung

in Grundlagenforschung im Bereich
Videomikroskopie / Objekterkennung / Tracking / Optik

1+ Jahre Erfahrung

in angewandter Forschung im Bereich Lasermaterialverarbeitung

Studium & Promotion

Promotion an der Fakultät Physik

Universität Stuttgart06/2008 - 01/2013

Studium der Physik (Diplom)

Universität Stuttgart10/2001 - 02/2007

Sprachkenntnisse

Deutsch verhandlungssicher
Englisch verhandlungssicher
Russisch Muttersprache

Persönliche Daten

Name

Maria Aristov

Akademischer Grad

Dr. rer. nat. Dipl.-Phys.

Beruflicher Status

auf eigene Rechnung in Projekten tätig

Weiterbildung / Online Courses

Reinforcement Learning Specialization

Adam White et al, University of Alberta04/2020

Bayesian Methods for Machine Learning

Daniil Polykovskiy et al, National Research University Higher School of Economics08/2019

Natural Language Processing

Anna Potapenko et al, National Research University Higher School of Economics06/2019

How to Win a Data Science Competition: Learn from Top Kagglers

Dmitry Ulyanov et al, National Research University Higher School of Economics08/2018

Probabilistic Graphical Models Specialization

Daphne Koller, Stanford University10/2017

Deep Learning Specialization

Andrew Ng, deeplearning.ai09/2017

Neural Networks for Machine Learning

Geoffrey Hinton, University of
 Toronto04/2017

Intro to Parallel Programming

David Luebke, University of California01/2015

Discrete Inference and Learning in Artificial Vision

Nikos Paragios, École Centrale Paris01/2014

Digital Signal Processing

Paolo Prandoni, Martin Vetterli, École Polytechnique Fédérale de Lausanne10/2013

Computing for Data Analysis

Roger. D. Peng, John Hopkins University09/2013

Machine Learning

Andrew Ng, Stanford University04/2013

Programmiersprachen

python

Java

C++

Bibliotheken

pandas, NumPy, SciPy

scikit-learn

TensorFlow, Keras

PyTorch

OpenCV

Simulation Tools

MATLAB

Software Engineering

MS Visual Studio

PyCharm / IntelliJ IDEA

docker

Jupyter Notebooks

Git / Subversion SVN / Dimensions

Unix CLI, bash

Datenbanken & Tools

PostgreSQL / PgAdmin

MongoDB / MongoDB Compass

Datenanalyse

Modellentwicklung

Datenaufbereitung

Datenanalyse

statistische Methoden

Datenanalyse, Softwareentwicklung, Big Data DB Systel GmbH, Frankfurt a.M., 01/2019 - jetzt

Statistische Auswertungen und Analysen im Bereich Reisendeninformation

Technologie: python, pandas, PostgreSQL, MongoDB, Java, Kafka

Haupttätigkeit:

  • Datenanalyse
  • Implementierung der KPI Auswertungen zur täglichen bzw. fortlaufenden Qualitätsanalyse
  • Kafka Microservices

Online Data Science Competitions Kaggle, San Francisco, USA, 2017 - 2018

Teilnahme an Data Science Wettbewerben, Deep Learning Modellentwicklung, Bilddaten

Technologie: python, Keras with TensorFlow backend, pandas, scikit-learn

Algorithmen: Deep Convolutional Neural Networks, transfer learning, segmentation: U-net, multiclass / multilabel Klassifizierung

Competitions:

  • 11/2018 - 12/2018, Human Protein Atlas Image Classification Challenge, Top 13%, Klassifizierung der Proteine in mikroskopischen Bilddaten
  • 09/2018 - 10/2018, TGS Salt Identification Challenge, Top 13%, semantische Segmentierung der Salzregionen in seismischen Bilddaten
  • 12/2017 - 01/2018, Statoil / C-CORE Iceberg Classifier Challenge, Top 2%, Silbermedaille, binäre Klassifizierung Eisberg / Schiff in Satellit Bilddaten
  • 10/2017 - 11/2017, Cdiscount’s Image Classification Challenge, Top 23%, Klassifizierung der Produktbilder in 5000+ Kategorien

ADAS, Advanced Driver Assistance Systems HELLA Aglaia Mobile Vision GmbH, Berlin, 02/2018 - 09/2018

Statistische Auswertung im Bereich Objektdetektion und Klassifizierurng

Technologie: python, pandas

Haupttätigkeit:

  • Anforderungsanalyse, Aufstellung der spezifischen Metriken
  • Implementierung des Frameworks zur statistischen Auswertung
  • Implementierung der Testfälle zur Berechnung der Fehlerraten

ADAS, Advanced Driver Assistance Systems Valeo Schalter und Sensoren GmbH, Bietigheim-Bissingen, 06/2016 - 07/2017

Vorserienentwicklung, Algorithmenentwicklung und Codeoptimierung im Bereich Fahrerassistenzsysteme / Laserscanner

Technologie: C++, python, ADTF

Algorithmen: Tracking - Kalman filter, Klassifizierung - Entscheidungsbaum, Adaboost, SVM

Haupttätigkeit:

  • Module Owner
  • Entwicklung der SW unit tests, code refactoring, bug fixing
  • Erstellung der technischen Dokumentation, Requirementserstellung

Industrielle Bildverarbeitung Komax SLE GmbH, Grafenau, 04/2016 - 06/2016

Prototypenentwicklung und Algorithmenentwicklung im Bereich Industrielle Bildverarbeitung

Technologie: C++, OpenCV

Haupttätigkeit:

  • Algorithmenentwicklung zur automatische Konturenerkennung / Segmentierung
  • Implementierung einer semi-automatischen Korrekturfunktion

ADAS, Advanced Driver Assistance Systems Panasonic Automotive & Industrial Systems GmbH, Langen, 06/2015 - 03/2016

Prototypenentwicklung und Algorithmenentwicklung im Bereich Fahrerassistenzsysteme

Technologie: C++, OpenCV, MATLAB

Haupttätigkeit:

  • Kamerakalibrierung, intrinsische und extrinsische Kalibrierung
  • Algorithmenentwicklung zur Fahrspurerkennung
  • Implementierung eines real time PC-basierten Prototypen im Fahrzeug

Object detection, Face recognition Smilart, Stuttgart, 08/2013 - 05/2015

Prototypenentwicklung und Algorithmenentwicklung im Bereich Objekterkennung und Klassifizierung

Algorithmen: Graph-cut, Local Binary Pattern (LBP), HOG-features, Haar-like features, Support Vector Machines (SVM), Adaboost

Technologie: C++, OpenCV, MATLAB

Haupttätigkeit:

  • Algorithmenentwicklung zur Gesichtserkennung, Geschlechtsklassifizierung der Gesichtsbilder
  • Normalisierung ungleichmäßiger Beleuchtung an Gesichtsbildern
  • Algorithmenentwicklung zur Objekterkennung im Straßenverkehr: Windschutzscheibe, Sitzgurt

Microfabrication of structured substrates 2. Physikalisches Institut, Universität Stuttgart, 02/2013 - 07/2013

Forschung im Bereich Kolloidphysik und statistische Physik

Chiral Separation in Microfluidic Flows 2. Physikalisches Institut, Universität Stuttgart, 06/2008 - 01/2013

Forschung im Bereich Kolloidphysik und statistische Physik

Forschungsschwerpunkte: Experimentalphysik, Grundlagenforschung, Soft Matter, statistische Physik, experimentelle Modellsysteme, Mikrofluidik

Datenanalyse: Modellentwicklung, Datenaufbereitung, statistische Methoden, Bildverarbeitung, Segmentierung, Objekterkennung, Tracking

Laborerfahrung: Videomikroskopie, Laseroptik, Photolithographie

Lehrtätigkeiten: Betreuung von Praktika und Übungsgruppen, Vorbereitung didaktischer Inhalte, Betreuung von Seminar- und Diplomarbeiten

Überwindung begrenzender Faktoren beim Schweißen mit Lasern IFSW, Universität Stuttgart, 03/2007 - 05/2008

Angewandte Forschung, Prozessuntersuchungen zur Lasermatierialbearbeitung, Laserschweißen, Erfassung und Analyse von Hochgeschwindigkeitsaufnahmen, Simulationsrechnungen

PERSÖNLICHE DATEN

Geburtstag May 13, 1981

Staatsangehörigkeit deutsch

Address Bonhoefferstr. 2/11

 73760, Ostfildern

 Deutschland

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Cell +49 163 5674399

Email mz@aristov.org

Website / Blog https://maria.aristov.org

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E-Mail mz@aristov.org

Tel +49 163 5674399

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