„Die lexoro-Gruppe versteht sich als leidenschaftlicher Begleiter von Menschen und Unternehmen in Trendtechnologien, die die Welt verändern werden“.

Beispielprojekte

Branche: Marketing Unternehmensgröße: < 300

Branche: Marketing
Unternehmensgröße: < 300

Projektinhalt:
Building a prescriptive model for advertisement text (with revenue uplift 7%) – conducted feasibility study for user recommendations based on recurrent neural networks

Technologien & Methodik:
Python, TensorFlow, RNN, Machine & Deep Learning

Branche: Marketing Unternehmensgröße: < 300

Branche: Marketing
Unternehmensgröße: < 300

Projektinhalt:
Text Mining: implementation of a new, scalable item based collaborative filtering algorithm for 150 million events per day.

Increase in click through rate by 10% compared to previous implementation – constructed real time streaming pipeline to transform newspaper text into vector format for about 20 texts per second being transformed, inserted and updated each day, implemented a fully automated model retraining pipeline.

Technologien & Methodik:
Python, Spark, TensorFlow, Machine & Deep Learning, Big Data

Branche: Banken Unternehmensgröße: < 1.200

Branche: Banken
Unternehmensgröße: < 1.200

Projektinhalt:
Design and implement a Data Science Stack for Text Mining.

Technologien & Methodik:
Regression, Classification and Apache Spark, Recurrent Neural Networks, Keras, Hadoop

Branche: Medien Unternehmensgröße: < 5.500

Branche: Medien
Unternehmensgröße: < 5.500

Projektinhalt:
Topic modeling: Use LDA-Algorithm to model the topics of German news
Doc2Vec: Use the topic model to transform each document to a topic vector
Similar documents detection: Use the topic model to transform the corpus to a topic matrix and search similar documents using the corpus-topic matrix
Keyword identification: Build a keyword extractor to identify keywords from German news

Technologien & Methodik:
Python, Gitlab, Jmeter, SonarQube, Docker, Rancher

Branche: E-Commerce Unternehmensgröße: < 1.000

Branche: E-Commerce
Unternehmensgröße: < 1.000

Projektinhalt:
Analyze the text of product names, descriptions, etc. to improve search quality, develop novel POS and entity tagger and build a prediction model of the product categories by training a feedforward neural network

Technologien & Methodik:
Python, NLTK, Sklearn, machine learning, Neural Networks

Branche: Versicherung Unternehmensgröße: < 1.200

Branche: Versicherung
Unternehmensgröße: < 1.200

Projektinhalt:
Web-mining & Text-analytics: crawl websites, apply text analytics techniques to extract information.
Natural language processing for German: POS-tagging and stemming based on statistical inference; topic and sentiment analysis of the news

Technologien & Methodik:
R, R-Shiny, IBM Watson

Branche: Branche Unternehmensgröße: Unternehmensgröße

Branche: Retail
Unternehmensgröße: < 4.000

Projektinhalt:
Development of reliable, robust and scalable machine learning systems and platforms, created 360° customer insights data platform that feeds data into several downstream systems including a DMP for online advertising, designed a privacy-preserving data science platform for marketing departments of 8 group companies to comply with changes in privacy laws and managed its implementation, developed solutions to create a common latent feature representation from heterogeneous internal and external data sources using novel deep learning techniques. Conducted internal “business development” to promote group wide use of services and data pools.

Technologien & Methodik:
Python, R, Hadoop, Spark, Pandas, Scikit-Learn, Keras, TensorFlow, PyMC3, R-Studio, PostgreSQL, MySQL, Vertica, Greenplum, Jupyter, Anaconda, Git, Jenkins

Branche: Gaming Unternehmensgröße: < 1.000

Branche: Gaming
Unternehmensgröße: < 1.000

Projektinhalt:
Full life-cycle data science project management and machine learning system development. Professionalized development processes in start-up environment and replaced failure-prone systems with reliable and

maintainable solutions, redesigned a marketing attribution system and increased accuracy through new predictive models and by connecting external data sources, helped to save significant affiliate marketing expenses by providing fraud management team with novel fraud detection algorithms, developed a robust and accurate model for customer lifetime value prediction that became part of the main Business

Intelligence ETL pipeline and supported automated and manual decision making processes in several departments

Technologien & Methodik:
Python, R, Hive, Pandas, Scikit-Learn, Keras, TensorFlow, PostgreSQL, MySQL

Branche: Pharma Unternehmensgröße: < 250

Branche: Pharma
Unternehmensgröße: < 250

Projektinhalt:
Quantitative quality assessment of the company's next generation sequencing (NGS) laboratory for in vitro diagnostic (IVD) accreditation, utilizing machine learning for collaboration projects and product in-

novation (eg, cancer subtype classication), designing a new data model, including genomic variants and cancer type taxonomy, as basis for research and products, conceptualizing and performing statistical analysis of high-dimensional observational data ("big data")

Technologien & Methodik:
R, Python, SQL, Matlab, Java, machine learning, text mining, statistical optimization

Branche: Telekommunikation Unternehmensgröße: < 9.000

Branche: Telekommunikation
Unternehmensgröße: < 9.000

Projektinhalt:
Geo-Location: Home location detection and occupational segments identification, Movement patterns for different segments, Visualization of geolocation and relevant information

Technologien & Methodik:
Python (Pandas, Keras, nltk), Spark, R

X-SKILL Individuelle Kompetenzvisualisierung im KI Bereich

Herzlich Willkommen bei X-Skill. Unser Tool zur Kompetenzvisualisierung im KI Bereich.

KI, Machine-Learning, Robotics, Blockchain und Data Science prägen den Alltag immer deutlicher.
Die technologischen Entwicklungen fordern bestehende Geschäftsmodelle dabei heraus bzw. bilden den Raum für neue Ansätze und Leistungsmöglichkeiten.
Im Mittelpunkt dabei: die Fähigkeit diese neuen Technologien anzuwenden, zu nutzen und im richtigen Zusammenhang zum Leben zu erwecken.

Welche Fähigkeiten werden dabei gebraucht? Welche Skills sind in welcher Tiefe vorhanden? Welche Fähigkeiten bringe ich als Experte schon mit ein?
X-Skill hilft dabei. Finden Sie heraus, welche Kompetenzen Sie haben und lassen Sie sich diese in aufbereiteter Form visualisieren.
Dies hilft dann einen Überblick zu erhalten und gibt Ihnen zugleich eine Möglichkeit Ihre Unterlagen mit einer zeitgemäßen Visualisierungsform zu ergänzen.
Die Skill-Erfassung dauert 5-10 Minuten. Nach Beendigung werten wir die Daten aus und senden Ihnen die Dokumente kostenfrei zu.
Auf Wunsch nehmen wir Sie dann auch in unseren Talent-Pool auf. So können wir Sie jederzeit mit spannenden Use-Cases, Projekten und Jobs in Verbindung bringen.

Um das Tool zu starten, loggen Sie sich bitte mit Ihren individuellen Zugangsdaten ein. Wenn Sie noch keine Daten erhalten haben, wenden Sie sich an Ihren lexoro Serviceberater
oder füllen Sie das Kontaktformular am Ende der Website aus.

X-CASE Größte KI-Use-Case Datenbank Europas

Wir verwenden Cookies

Damit wollen wir unsere Webseiten nutzerfreundlicher gestalten und fortlaufend verbessern. Wenn Sie die Webseiten weiter nutzen, stimmen Sie dadurch der Verwendung von Cookies zu.
Weitere Informationen erhalten Sie in den Cookie-Hinweisen