Malt welcome

Welcome to Dr. Marc's freelance profile!

Malt gives you access to the best freelancers for your projects. Contact Dr. Marc to discuss your project or search for other freelancer profiles on Malt.

Dr. Marc Alexander

Datenanalyse & Algorithmen in Python und C++
  • Suggested rate
    €730 / day
  • Experience3-7 years
  • Response rate100%
  • Response time24 hours
The project will begin once you accept Dr. Marc's quote.
Location and workplace preferences
Location
Augsburg, BY, Deutschland
Can work onsite in your office in
  • and around Augsburg (up to 50km)
  • and around München (up to 50km)
  • and around Ulm (up to 50km)
  • and around Kreisfreie Stadt Ingolstadt (up to 50km)
Verifications

Freelancer code of conduct signed

Read the Malt code of conduct
Verified email
Languages
Categories
These freelancer profiles also match your search criteria
Agatha FrydrychAF

Agatha Frydrych

Backend Java Software Engineer

Baptiste DuhenBD

Baptiste Duhen

Fullstack developer

Amed HamouAH

Amed Hamou

Senior Lead Developer

Audrey ChampionAC

Audrey Champion

Web developer

Skill set
Dr. Marc in a few words
Ich übernehme Forschungs- und Entwicklungsaufgaben im Bereich Mathematik, Physik, Datenanalyse, Numerik und Statistik für kleine und mittelständische Kunden ohne eigene Entwicklungsabteilung. Meine Arbeit startet da, wo bei Softwareentwicklern der mathematische und technische Hintergrund fehlt, um effizient eine funktionierende Lösung zu entwickeln. Auch Machbarkeitsstudien mit Aufwands- und Risikoabschätzung gehören zu meinem Portfolio.

- Datenanalyse, Datenvisualisierung und Vorhersagemodelle inkl. Machbarkeitsstudien und
Prototypen
- Entwicklung von maßgeschneiderten Algorithmen für spezifische Probleme
- Identifikation von versteckten Zusammenhängen in großen Datenmengen

- Automatisierte Lösung komplexer Optimierungsprobleme
- Mathematische Beschreibung physikalischer Vorgänge inkl. Entwicklung geeigneter Experimente

- Prozesssteuerung, Prozessüberwachung und Prozessoptimierung
- Störungsreduzierte Fehlersuche in komplexen Systemen (Produktionsanlage, Software)

- Computer Vision / Bildverarbeitung
- Softwareseitige Optimierung von Sensoren
- Qualitätssicherung auf Basis von Bild- und Sensordaten

- Implementierung von Programmcode auf Basis von wissenschaftlicher Literatur
- Auftragsforschung im Bereich Data Science, Numerik und Algorithmen
- Neuentwicklung von Lösungsstrategien für komplexe Probleme

- Spezialexpertiese: Numerische Lösung von Differentialgleichungen

- Programmierung in Python
- Programmierung in C/C++
- Programmierung in Mathematica
Experience
  • Druckmaschinenhersteller
    Steuerungsalgorithmus für neues Produktionstool
    MECHANICAL ENGINEERING
    August 2021 - Today (3 years and 6 months)
    Kreisfreie Stadt Augsburg, BY, Deutschland
    Entwicklung eines Steueralgorithmus für ein neues Produktionstool und Roll-Out in produktiver Umgebung.

    Inhalt
    • Entwicklung verschiedener Algorithmen zur Datenverarbeitung, Qualitätskontrolle und Messreihenanalyse auf Basis hochauflösenden Bilddaten
    • Einschätzung von Mess- und Verarbeitungstoleranzen, Konzeptionierung zugehöriger Experimente und
    Aufbau eines Toleranzmodells
    • Performanceoptimierung: Parallelisierung und Entwicklung effizienter mathematischer Verfahren
    • Identifizierung und Erschließung neuer Entwicklungspotentiale zur Steigerung der Ergebnisqualität
    • Machbarkeitsstudien zu weiteren Produktideen
    • Implementierung neuer Funktionalitäten und Überarbeitung der Architektur
    • Absprache und Definition von Interfaces mit Stakeholdern: Frontend, Datenbank, Benutzer
    • Weiterentwicklung bestehender Funktionalitäten und Sicherstellung von Rückwärtskompatibilität

    Vorgehen
    • Konzeptionierung von Experimenten und Koordination der Durchführung
    • Koordination und Zusammenarbeit mit verschiedenen Stakeholdern (Lieferanten, Kunden, Experten)
    • Dynamische Anpassung der Entwicklungszyklen an die Gegebenheiten (2 h - 2 Wochen)
    • Implementierung von Softwaretests auf allen Ebenen:
    Unittests, Integrationstests, Systemtests, Abnahmetest
    • Entwicklung von Benchmarks zur quantitativen Bewertung des Entwicklungsfortschritts
    • Aufstellen von Hypothesen-Tests zur Fehlerherkunft
    • Entwicklung von Test- und Messverfahren, welche den Produktionsablauf nicht stören

    Entwickelte / Implementierte Algorithmen
    • Spezialisiertes Template-Matching: Robuster, Subpixelgenauigkeit
    • Korrekturverfahren von geometrischen Effekten bei der Messung
    • Noise Korrektur von optischen Sensoren
    • Datenvalidierungsverfahren auf Basis von qualitativem Feedback aus dem Produktionsprozess
    • NAN-robuste Bildverarbeitungsverfahren
    • Auf Messsystem optimierte Bildfilter

    Python:
    • Python
    • Numpy
    • Pandas
    • Matplotlib
    • OpenCV
    • Scipy.ndimage
    • Sklearn
    • Multiprocessing
    • Ctypes
    • pyodbc

    C/C++
    • C++17
    • Algorithm
    • OpenCV
    • ODBC
    • MatplotlibCpp

    Development Tools
    • Shell/Bash
    • Make
    • g++
    • MinGW: Cross-Compiling
    • Git
    Python Numpy pandas OpenCV matplotlib C++ SQL ODBC Data Visualization Machine Learning Git mingw
  • Universität Augsburg
    Promotion
    DIGITAL & IT
    April 2016 - July 2021 (5 years and 3 months)
    Augsburg, BY, Deutschland
    Berechnung der Dynamik von schwach korrelierten Vielteilchenelektronensystem getrieben durch
    verschiedene generische Störungen.^

    Herausforderungen
    • Modellierung von Hamiltonoperatoren für generische Störungen von quantenmechanische
    Vielteilchensystemen
    • Störungsentwicklung: Iterative Steigerung der Komplexität des mathematischen Modells
    • Funktionendiskussion für generische mathematische Terme
    • Problemreduktion durch mathematische Umformungen für konkrete Modelle
    • Numerische Simulation und Auswertung des mathematischen Modells
    • Behandlung von statistischen thermischen Prozessen in mathematischen Modellen

    Verwendete Algorithmen (Mathematica)
    • Computergestützte analytische Integration von mathematischen Ausrücken
    • Computergestützte analytische Umformungen für mathematische Terme
    • Computergestützte Grenzwertberechnung
    • Mehrdimensionale numerische Integration

    Tech Stack
    • Mathematica
    • Linux
    • LaTeX
    LaTeX Linux Mathematik
  • Universität Augsburg
    Masterarbeit
    DIGITAL & IT
    February 2015 - February 2016 (12 months)
    Augsburg, BY, Deutschland
    Numerische Auswertung einer Selbstkonsistenten Störungstheorie für die Gutzwiller Wellenfunktion in 1 und
    2 Dimensionen nach Metzner und Vollhardt (Phys. Rev. B 37, 1988) bzw. Gebhard (Phys. Rev. B 41,
    1990).

    Herausforderungen:
    • Implementierung und Konvergenzkontrolle von selbst-konsistentem Gleichungssytem
    • Parallelisierung von aufwändigen Rechenoperationen
    • Automatisiertes Erzeugen und Auswertung von Feynman-Diagrammen als C-Funktionen mit
    Mathematica
    • Konvergenzbewertung von hochdimensionalen (<= 10) Reihen
    • Fourieranalyse / Spektralanalyse

    Tech Stack:
    • Mathematica
    • C
    • Lapack + Blas
    • Linux
    • Shell/Bash
    • FFT
    • LaTeX
    Mathematica Linux FFT C Bash Shell Blas LaTeX
Recommendations
Education
  • Promotion theoretische Physik
    Universität Augsburg
    2021
    - Note: Summa cum laude (1.0) - Thema: Mathematische Modellierung und numerische Simulation von Tieftemperatursystemen - Computergestützte analytische Rechnungen, numerische Auswertung von Integral- und Differentialgleichungssystemen (Mathematica)
  • B.Sc. Physik
    Universität Augsburg
    2013
    - Note: 1.26 - Bachelorarbeit: Numerische Versuche zum adiabatischen Theorem in der klassischen Mechanik (Implementierung in C) - Vorlesungen: Einführung in die Programmierung mit Python, Numerik I (Python)
  • M.Sc. Theoretische Physik
    Universität Augsburg
    2016
    - Note: 1.12 - Bereich: Numerische Methoden in der Festkörperphysik - Masterarbeit: Störungstheoretische Berechnung von Gutzwiller Wellenfunktionen (Mathematica, C, Python) - Lehrtätigkeit: Numerik I (Python) - Vorlesungen: Numerik II (Differentialgleichung mit Python)