Thijs Snelleman
PhD candidate and scientific programmer at the Chair of AI Methodology of RWTH Aachen. My research interests include AutoML, geometrical deep learning and reproducibility. My thesis topic is on the reproducibility of empirical computational research and AI.
Wissenschaftlicher Programmierer | Doktorand
RWTH Aachen University - Aachen, Germany
Ich arbeite als wissenschaftlicher Programmierer an verschiedenen internen Projekten wie Sparkle und an gemeinsamen Projekten wie ConfigSpace.
Als Doktorand konzentriert sich meine Arbeit derzeit hauptsächlich auf die Automatisierung der Reproduzierbarkeit in der computergestützten Forschung.
Data Scientist
Capgemini - Utrecht, The Netherlands
Datenwissenschaftler in der Abteilung „Insights & Data“, Mitglied der Gruppe für Datenwissenschaft und KI.
Hauptprojekt bei der Nationalpolizei im Bereich Personalplanung und -optimierung. Verantwortlich für Datenanalyse, Reporting-Tools und die Entwicklung mobiler Apps für eine Belegschaft von über 60.000 Mitarbeitern.
Master in Informatik
Universität Leiden - Leiden, Niederlande
Master mit Schwerpunkt Künstliche Intelligenz (Note: 8,2/10, Cum Laude). Wahlfächer: Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), Quanten-KI, (geometrisches) Deep Learning, Deep Reinforcement Learning. Masterarbeit über die automatisierte Erkennung von Koronararterien in CCTA-Scans mittels geometrischem Deep Learning, in Zusammenarbeit mit dem Amsterdam Medical Center (AMC).
Jobs & Internships
Sommerpraktikant im Bereich KI
Praktikant im Bereich maschinelles Lernen
Wissenschaftliche Hilfskraft
Datenannotator
Junior-Softwareentwickler
Invers - Voorburg, Niederlande
Junior-Softwareentwickler für die Wartung und Weiterentwicklung des Transaktionsklassifizierungssystems für Geschäftskunden (B2B).
Bachelor in Informatik
Universität Leiden - Leiden, Niederlande
Abschlussarbeit zum Vergleich von Algorithmen für das niederländische Kartenspiel „Boerenbridge“, ein Kartenspiel mit unvollständiger Information, mit dem Titel „Strategisches Glücksspiel in Diminishing Bridge“. Wahlfächer in den Bereichen Compiler-Entwicklung, Internetrecht, Mensch-Computer-Interaktion, Computergrafik und Data Mining. Durchschnittsnote: 7,0/10,0.