Niklas Flindt
Angestellt, Software Engineer Imaging Systems and Machine Learning, Food Processing Innovation GmbH + Co. KG
Lübeck, Deutschland
Werdegang
Berufserfahrung von Niklas Flindt
Bis heute 5 Jahre, seit Juni 2019
Software Engineer Imaging Systems and Machine Learning
Food Processing Innovation GmbH + Co. KG
Verantworlicher für die Weiterentwicklung des Bereiches Algorithmenentwicklung/Data Science in der Ultraschall-Rissprüfung. - Entwicklung von Prototypensoftware in Python 3.7 - Durchführung von Machbarkeitsstudien. - Expertenstatus in der Ultraschall-Rissprüfung - Teammitglied in zahlreichen Entwicklungsprojekten. Verwendete Python Bilbiotheken: Numpy, SciPy, Matplotlib, Seaborn, Pandas, SciKit-Learn, Bokeh,
3 Jahre und 1 Monat, Juli 2014 - Juli 2017
Entwicklungsingenieur Algorithmik
ROSEN Technology and Research Center GmbHEntwicklung technologiespezifischer algorithmischer Loesungen im Bereich Ultraschall-Risspruefung. Implementierung von Python Prototypen mit Python 2.7. Teammitglied in zahlreichen Projekten. Verwendete Python Bilbiotheken: Numpy, SciPy, Matplotlib, Seaborn, Pandas, SciKit-Learn
7 Monate, März 2013 - Sep. 2013
Masterand
Carl Zeiss Vision
Entwicklung eines automatischen Klassifikators zur Detektion und Segmentierung von Drusen in Fundusbildern (Netzhautbildern) auf Pixel und Bildebene. Dabei wurden zahlreiche eigene Feature (Eigenschaften) der zu detektierenden Drusen herausgearbeitet unter Verwendung von u.a. Gaussian Filtering, Color Filtering, Mexican Hat Filter. Verwendete Werkzeuge: MatLab, AdaBoost Klassifikator
4 Monate, Nov. 2012 - Feb. 2013
Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Universität zu Lübeck, Institut für Neuro- und Bioinformatik
Untersuchung von Bildkompressionsalgorithmen zur Rekonstruktion von unterabgetasteten digitalen Bildern mittels Compressed Sensing. Programmiersprache: MatLab
2 Monate, Sep. 2012 - Okt. 2012
Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Freie Universität Berlin, Gruppe Neuroinformatik
Untersuchung von Verbindungsmodellen zwischen Eingangs- und versteckter Schicht der Extreme Learning Machine (ELM) als Modell für das Geruchsorgan von Insekten.
Ausbildung von Niklas Flindt
2 Jahre und 1 Monat, Okt. 2011 - Okt. 2013
Angewandte Mathematik
Universität zu Lübeck
Maschinelles Lernen und Computer Vision in der Anwendung in der Medizin und Lebenswissenschaften. Bildgebende Verfahren wie MRI (Magnetic Resonance Tomography) und CT (Computed Tomography). Abschlussnote: 1.8
3 Jahre, Okt. 2008 - Sep. 2011
Computational Life Science
Universität zu Lübeck
Anwendung von Mathematik in der Biologie und Medizin. Bildgebende Systeme wie MRT, CT und Ultraschall. Statistische Verfahren, Mustererkennung. Anwendung von MatLab.
Sprachen
Deutsch
Muttersprache
Englisch
Fließend
Spanisch
Grundlagen
Python
-