Shpetim Gashi
Data Scientist, Prognose & Optimierung
Über mich
Data Science und Softwareentwicklung am HELLA InnovationLAB von 2022 bis 2026, vom dualen Studium bis zur Projektleitung eines Forschungsprojekts zu Reinforcement Learning. Python für Zeitreihenprognose, lineare Optimierung und Reinforcement Learning, dazu die getestete Software um die Modelle: Mit einem von mir weiterentwickelten Werkzeug zur Materialoptimierung haben ausgewählte Nutzer schon vor meinem Wechsel produktiv gearbeitet.
Technische Schwerpunkte
- Programmiersprachen
- Python, TypeScript, JavaScript, SQL
- Machine Learning & KI
- Zeitreihenprognose, Bedarfsprognose, SARIMA, SARIMAX, statsmodels, LSTM, Reinforcement Learning (PPO), TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, pandas, NumPy, Feature Engineering, Lineare Programmierung (PuLP), Gebäudeenergiemodellierung (R-C)
- Datenbanken & Daten
- PostgreSQL, SQLAlchemy, SQLite, Datenpipelines, Power BI, Datenvisualisierung
- Backend
- REST-Anbindung, Flask, Node.js, Streamlit
- Frontend
- React, Next.js
- Tests
- pytest, pytest-cov, Playwright, Vitest
- DevOps & Werkzeuge
- Git / GitLab, CI/CD, Docker, Linux, Jira, Confluence, Scrum, GitHub Issues, AI-assisted development (coding agents)
Neben der Arbeit
Abseits des Schreibtischs stemme ich beim CrossFit Gewichte, fahre Rad und koche Gerichte, die ich noch nie zubereitet habe, meist mit einem Buch oder einem Spiel in Reichweite. RPGs, Roguelikes und hin und wieder eine Runde Pokémon reizen mich aus demselben Grund wie die Technik: Systeme, die es sich zu durchschauen lohnt.
- Gaming (RPGs, Roguelikes, Pokémon)
- CrossFit
- Radfahren
- Kochen
- Lesen