Dr. rer. nat. Manuel Fritz

Data Flow Engineer @ Zeiss SMT

Ich forschte am Institut für Parallele und Verteilte Systeme (IPVS) der Universität Stuttgart zur verbesserten Parameterexploration von Clustering-Algorithmen für Big Data. Dabei hatte ich viele und tiefgreifende Berührpunkte mit automatisierten Machine-Learning-Systemen (AutoML) und Systemen zur Speicherung und Verarbeitung von großen Datenmengen, wie z.B. Hadoop und Spark.

Ich war Stipendiat des Promotionskollegs Services Computing. Zudem wird ein Teil meiner Promotionsidee im Rahmen des Software Campus gefördert. Hierbei agiere ich als Projektleiter u. A. hinsichtlich Zeit- und Ressourcenmanagement.

Expertise

Machine Learning

Ich verfüge über ein breites Wissen in den Bereich des überwachten und unüberwachten maschinellen Lernens erhalten. Meine Spezialisierung liegt im Bereich rund um automatisiertes Machine Learning (AutoML).

Deep Learning

Ich habe die allseits bekannte Coursera-Spezialisierung erfolgreich absolviert und in eigenständigen Arbeiten diverse Konzepte von AutoML auf Autoencoder, eine spezielle Form von tiefen neuronalen Netzen, übertragen.

Big Data

Ich verfüge über Erfahrung mit synthetisch generierten Datenmengen, als auch mit Echtweltdaten, die aufgrund der Datenmenge als Big Data bezeichnet werden. Dabei habe ich insbesondere Erfahrungen über die effiziente Speicherung und Abfrage großer Datenmengen.

Architekturen

Ich habe im Rahmen diverser Arbeiten mit verteilten und skalierbaren Architekturen, wie z.B. Apache Spark und Apache Hadoop, gearbeitet und Anwendungen für diese Architekturen implementiert und optimiert. Ich betreue Vorlesungsübungen zu Hadoop.

Ausbildung und Studium

03/2017 - 08/2021

Dr. rer. nat. Informatik (summa cum laude)

Universität Stuttgart

Stuttgart, Deutschland

05/2021

Dissertation

Institut für Parallele und Verteilte Systeme

Methods for enhanced exploratory clustering analyses
Berichter: PD Dr. Holger Schwarz, Prof. Dr. Christian Decker, Prof. Dr. Bernhard Mitschang

03/2017 - 02/2020

Stipendiat

Services Computing

Betreuer: PD Dr. Holger Schwarz, Prof. Dr. Christian Decker

01/2018 - 11/2020

Projektleiter

Software Campus

Projekt: Interactive Rapid Analytic Concepts (INTERACT)

03/2020 - 08/2021

Wissenschaftlicher Mitarbeiter

Universität Stuttgart

Institut für Parallele und Verteilte Systeme (IPVS)
Prof. Dr. Bernhard Mitschang

03/2015 - 09/2016

M.Sc. Business Application Architectures (mit Auszeichnung)

Hochschule Furtwangen

Furtwangen, Deutschland

Masterthesis (mit Auszeichnung)

Business Intelligence Competence Center

Erstellung und Auswertung von Kundenprofilen auf Basis von Smart Meter Daten
Prüfer: Prof. Dr. Holger Ziekow, Prof. Dr. Jens Strüker

10/2011 - 09/2014

B.Sc. Angewandte Informatik

Duale Hochschule Baden-Württemberg

Stuttgart, Deutschland

Bachelorthesis

HP Cloud & Automation

Konzeption und Entwicklung eines Abrechnungssystems von Cloud-Diensten
Prüfer: Prof. Dr. Bernd Schwinn

2010

Allgemeine Hochschulreife

Solitude-Gymnasium

Stuttgart, Deutschland

Berufliche Tätigkeiten

ab 09/2021

Data Flow Engineer

ZEISS Semiconductor Manufacturing Technology

Oberkochen, Deutschland

11/2020 - 12/2020

Fachexperte für Informationsmanagement und fortschrittliche IT-Systeme

Technologie-Transfer-Initiative GmbH, Universität Stuttgart

Stuttgart, Deutschland

03/2020 - 08/2021

Wissenschaftlicher Mitarbeiter

Universität Stuttgart, Institut für Parallele und Verteilte Systeme (IPVS)

Stuttgart, Deutschland

03/2015 - 10/2016

Akademischer Mitarbeiter

Business Intelligence Competence Center, Hochschule Furtwangen

Furtwangen, Deutschland

10/2011 - 09/2014

Dualer Student

Hewlett-Packard GmbH

Böblingen, Deutschland

Auszeichnungen und Zertifizierungen

2019

Deep Learning Spezialisierung

Link zum Zertifikat und weiteren Details

2018 - 2020

Software Campus Fellow (inkl. Projektförderung in Höhe von 100.000 EUR)

Projektseite mit weiteren Details

2012

ITIL Service Management (Foundation)

2010

Auszeichnung für herausragende Leistungen im Fach Mathematik

Verein Deutscher Ingenieure (VDI)

Publikationen

2021

Fritz, M., Gang, S., and Schwarz, H. 2021. Automatic Selection of Analytic Platforms with ASAP-DM. In Proceedings of the International Conference on Scientific and Statistical Database Management (SSDBM 2021).

Fritz, M., Tschechlov, D., and Schwarz, H. 2021. Efficient Exploratory Clustering Analyses with Qualitative Approximations. In Proceedings of the International Conference on Extending Database Technology (EDBT 2021).

Tschechlov, D., Fritz, M., and Schwarz, H. 2021. AutoML4Clust: Efficient AutoML for Clustering Analyses. In Proceedings of the International Conference on Extending Database Technology (EDBT 2021).

2020

Fritz, M., Behringer, M., and Schwarz, H. 2020. LOG-Means: Efficiently Estimating the Number of Clusters in Large Datasets. In Proceedings of 46th International Conference on Very Large Data Bases (VLDB 2020).

Fritz, M., Tschechlov, D., and Schwarz, H. 2020. Learning from Past Observations: Meta-Learning for Efficient Clustering Analyses. In Proceedings of 22nd International Conference on Big Data Analytics and Knowledge Discovery (DaWaK 2020).

Behringer, M., Hirmer, P., Fritz, M., Mitschang, B. 2020. Empowering Domain Experts to Preprocess Massive Distributed Datasets. In Proceedings of 23rd International Conference on Business Information Systems (BIS 2020).

2019

Fritz, M., Schwarz, H. Initializing k-Means Efficiently: Benefits for Exploratory Cluster Analysis. In Proceedings of On the Move to Meaningful Internet Systems: OTM 2019 Conferences (OTM), pp. 146–163, 2019. Lecture Notes in Computer Science, vol 11877. Springer, Cham

Fritz, M., Muazzen, O., Behringer, M., & Schwarz, H. ASAP-DM: a framework for automatic selection of analytic platforms for data mining. In Software-Intensive Cyber-Physical Systems (pp. 1–13). Springer Berlin Heidelberg.

Fritz, M., Behringer, M., & Schwarz, H. Quality-driven early stopping for explorative cluster analysis for big data. SICS Software-Intensive Cyber-Physical Systems, 34(2–3), 129–140.

2017

Fritz, M., Albrecht, S., Ziekow, H., & Strüker, J. Benchmarking Big Data Technologies for Energy Procurement Efficiency. In Proceedings of the 23rd America’s Conference on Information Systems (AMCIS 2017).

2016

Albrecht, S., Fritz, M., Strüker, J., & Ziekow, H. Targeting customers for an optimized energy procurement: A Cost Segmentation Based on Smart Meter Load Profiles. Computer Science - Research and Development, 32(1–2), 225–235.

Kontakt

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Email
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