Sebastian Kannengießer

Einführung/Aufbau/Betrieb von u.a. Apache NiFi, Apache Airflow und einer Postgres DB im Rahmen des Aufbaus eines Financial DWH. Aufbau und Betrieb von Data Pipelines / ETL Flows für entscheidungsrelevante Finanzdaten. Außerdem Aufbau eines Public Cloud Environments auf Azure für den performanten und skalierbaren Betrieb einer spezialisierten KI Software für die Strategic Asset Allocation. Beratung der Mitarbeiter des Finanz Fachbereichs in den Themenfelder Data Analytics, Python, R und Cloud-Technologien.

Aufbau Infra, DevSecOps Tools/Prozesse für das Enablement der mitinitiierten Cloud Entwicklung (DCOS/K8s). Mentorship bzgl. der DevOps Praxis in Verb. mit Microservices im Gegensatz zur siloartigen Praxis Plan-Build-Run. Einführung/Aufbau/Betrieb von u.a. GitHub, Jenkins, Gradle, Twistlock/Prisma, Spinnaker u.a. (Java, Groovy, Python, Bash). Etablierung einer flexiblen "Paved Road" für die Entwicklung von Java/Angular Apps. Ab 2019 zusätzlich Übernahme der Rolle des Product Owners CICD.

- Verantwortung und Weiterentwicklung der IDEs und PD Tools, der Build- und Deploymentprozesse für z/OS Anwendungen (SCLM, RDz/IDz, Compuware Stack, ISPF/SCLM) - Einführung von Technologien wie z.B. CICS Webservices oder auch Java unter z/OS - Implementierung von Schnittstellen zur Integration heterogener Systeme mit Beteiligung z/OS (REXX, COBOL, Bash, HLASM) - Verantwortung der JDKs/JREs auf den Clientsystemen

IT-Traineeprogramm: Architekur- und Sicherheitsmanagement - SOA, Mainframe, Architektur, Sicherheit, Methoden und Tools, Service Repository Untersuchung, BPM Tool-Auswahlverfahren, Hospitation Unix-Server-Systeme: u.a. Implementierung eines Init-Script Sortieralgorithmus, der eine automatische abhängigkeitsspezifische Ausführungsreihenfolge bestimmt (in Python, vgl. BSD: rcorder)

Titel: "Hippocampal Indexing of Rich Sensory Contents" Die Arbeit im Bereich der Neuroinform./Inform.theorie beschäftigte sich mit der Implement. eines KNN mit Assoziativspeichern zur modellhaft. Simul. von biolog. motiviert. Lernvorgängen. Dabei wurde die Hippocampal Indexing Theory (DOI: 10.1037//0735-7044.100.2.147) praktisch untersucht. Heterog. sensor. Inhalte konnten mithilfe des hippokamp. Index bei einer Teilpräsent. der zuvor episod. erlernt. Inhalte aus dem modelliert. Gedächtnis abger. werden.

Studienarbeit - Thema: "Vergleich zwischen computer-analysierter und perzeptueller Objektähnlichkeit." (Feature Extraction and Data Analytics mit MATLAB) Co-Authorship in ACM Transactions on Applied Perception: "Object feature validation using visual and haptic similarity ratings - https://doi.org/10.1145/1166087.1166093

Benchmarking-Simulationen in SystemC

Netzwerktechnik, Betriebssysteme, Rechnerarchitektur, Computergraphik/-vision, Machine Learning, Robotik, Neurobiologie, Algorithmen der Bioinformatik