Skip to main content

Maximilian Mairinger

Design

Web dev

Notfallmedizin

profile picture

Wien

Hallo 👋

Ich bin ein erfahrener Softwareentwickler mit Web-Technologien, mit großer Begeisterung für Design. Mein zweites großes Interessengebiet ist Data Science: Ich studiere AI an der JKU und arbeite im Moment bei der Erste Bank in diesem Bereich. Außerdem habe ich viel Leidenschaft für die Notfallmedizin. Als Notfallsanitäter (NKV) engagiere ich mich beim Wiener Roten Kreuz in der Notfallrettung sowie in der Lehre.

Fähigkeiten

  • Data Science & AI: Supervised & Unsupervised ML, Reinforcement Learning, Search-Algorithmen, Natural Language Processing, Numerische Optimierung, Mathematik, frequentistische & bayesianische Statistik, Datenvisualisierung. (Stack: Python, R, DataBricks)
  • Tech: Fullstack Softwareentwicklung (TypeScript, Java) mit Fokus auf Web-Technologien. Custom Framework Design & Architecture. Ops: CI/CD-Pipelines. Bildkomprimierung. Datenbanken: SQL, NoSQL, Graph.
  • Design & Media: Interaction Design, Visual Communication, Information Design, Generative Design, Interface Systems.
laptop with person typing
laptop with person typing

View portfolio

  • Notfallmedizin: Notfallsanitäter (NKV) beim Wiener Roten Kreuz. Lehrbeauftragter für Erste Hilfe und Sanitätshilfe.

Arbeit

10.25 - Jetzt

AI Engineer

/

Erste Bank

3 Monate 40h/W => 15h/W

05.24 - Jetzt

DevOps

/

Solarys

5-10h/W

02.22 - Jetzt

Notfallsanitäter

/

Rotes Kreuz

15 Monate Vollzeit, sonst ehrenamtlich / freiberuflich

09.19 - 01.24

Designer, Web Dev

/

Xcenic

Freiberuflich

07.19 - 07.19

Praktikant

/

Kontron

Vollzeit

09.18 - 04.19

Frontend Dev

/

Privé

Freiberuflich

08.18 - 08.18

Praktikant

/

Heimbau

Vollzeit

Ausbildung

10.22 - Jetzt

Bachelor in AI

/

JKU

Berufsbegleitend

02.22 - 03.24

NKV & Lehrsanitäter

/

WRK, ÖRK, JUH

Berufsbegleitend

09.16 - 06.21

HTL Matura (IT)

/

TGM

Vollzeit

Academic Data-Science Projects

  • Supervised ML: Diverse Classifier: (Explizit parametrisierte, Image, Natural Language, Audio Keywords) implementiert z.B. als FFNN, CNN, RNN (LSTM), Random Forest, SVM. Außerdem: Diverse Regressoren, Recommender Systems, Generative Models.
  • Unsupervised ML: Clustering-algorithmen (Gaussian Mixture Models, k-means), Dimensionality Reduction (PCA, ICA, t-SNE). Density Estimation (Maximum Likelihood Estimation, Kernel Density Estimation)
  • Search/Reinforcement Learning: Dynamic Programming, k-armed Bandits, Monte Carlo, Temporal Difference Learning, Search (uninformed & heuristic)
  • Statistics: Bayesian Linear Regression, MCMC (Metropolis Hastings), RNGs, Probability Theory, Hypothesis Testing
  • Numerical Optimization:
    • First-order Methods: Steepest Descent, linear & nonlinear Conjugate Gradient Methods
    • Second-order Methods: Newton Method & Quasi-Newton Methods (BFGS)