Friedrich-Claus Grueber

Angestellt, Lead Data Scientist & Principal Key Expert in Data Science, Siemens Energy Global GmbH & Co. KG

ERLANGEN, Deutschland

Fähigkeiten und Kenntnisse

Data Science
Data Analysis
Computer Science
Machine Learning
Python
R programming language
Power plant
Deep learning
Software Development
Mathematics
SQL
Big Data
Statistical Analysis
Recruitment
Analytics
Automation
Erfahrung als Gruppenleiter / Personalführung. Erf
Motivation
Technical Knowledge
ambitious
Creativity

Werdegang

Berufserfahrung von Friedrich-Claus Grueber

  • Bis heute 5 Monate, seit Dez. 2023

    Lead Data Scientist & Principal Key Expert in Data Science

    Siemens Energy Global GmbH & Co. KG

  • Bis heute 4 Jahre und 1 Monat, seit Apr. 2020

    Principal Key Expert for Probabilistic Design

    Siemens Gas and Power GmbH & Co. KG

    Probabilistic Design of Power Plants and Power Plant Components like Generators, Transformers, Cooling Towers etc. - Analysis of Power Plant Components based on huge time series and with Probabilistic and Machine Learning methods / Prediction of events like errors, failures and other events with Probabilistic and Machine Learning methods (R and Python).

  • Bis heute 7 Jahre und 2 Monate, seit März 2017

    Senior Key Expert in Data Science at Siemens AG, PG

    Siemens AG -Power Generation

    DATA MINING: High complex statistical analysis of huge multidimensional data arrays for complete fleets PROBABILISTIC DESIGN : Automated huge multidimensional data analysis / Monte Carlo Simulation / Parallel computing/processing. DATA ANALYTICS: junction/combination of large heterogeneous databases to smart databases with arbitrary producible rule based views . Analysis of huge heterogeneous data sets / provision of data visualizations.

  • 1 Jahr und 5 Monate, Nov. 2015 - März 2017

    Data Scientist

    Siemens AG , Energy

    Aufbereitung, (stochastisch-mathematisch und physikalische) Analyse ein- und multidimensionaler komplexer sehr großer Datenmengen (Big Data Analysis) , die als Basis für probabilistisches Design von Anlagekomponenten wie z.B. Transformatoren, verwendet warden . Letztendlich warden durch die optimierten Auslegungen basierend auf sehr großen stochastischen Datenmengen die Kosten reduziert. Zum Einsatz kommen hierbei vorwiegend zur Auswertung und Berechnung u.a. R und zur grafischen Darstellung z.B. Tableau.

  • 2009 - 2015

    Gruppenleiter SW Application & Data Management

    Siemens AG

Ausbildung von Friedrich-Claus Grueber

  • 1984 - 1990

    Mathematik , Nebenfach Volkswirtschaft

    Universität Würzburg

    Algebra, Numerik, Optimierung , Finanzierung , Portfolioptimierung

Sprachen

  • Deutsch

    -

  • Englisch

    Fließend

  • Französisch

    Fließend

  • Italienisch

    Grundlagen

  • Spanisch

    -

  • Chinesisch

    -

Interessen

Fremdsprachen
Naturwissenschaften
10km-Lauf
"Frankreich"
Motorsport

21 Mio. XING Mitglieder, von A bis Z