Machine Learning & Data Science Consultant | Data Scientist

10/2020 – 12/2022

Vorlesung und Übung des Moduls "Maschinelles Lernen"

Data Science, Maschinelles Lernen

3/2019 – 12/2021

Entwicklung von Data Science Use Cases mit aufbauender Datenpräparation, Konstruktion und Evaluation von Machine Learning basierten und statistisch multivariaten Modellen
Modellproduktivsetzung Cloud und On-Prem: Automatisierung der Modellabfragen und des Retrainings, Modellerweiterung, -optimierung und -monitoring sowie Entwicklung von Dashboards
Trainer für Microsoft Deutschland (AI Immersion Workshops) und eigene Data Science Schulungen
Zusammenarbeit mit Hochschulen im Rahmen von Fachvorträgen und der Betreuung von Abschlussarbeiten
Projekt-/Budgetplanung sowie eigenverantwortliche Projektdurchführung:
- Prognosen defekter Bauteile, Root Cause Analysen und Aufbau prototypischer Digital Twins zur Produktverbesserung eines DAX-Konzerns der Automobilbranche bei Stuttgart
- Bestellmengenprognosen zur besseren Planung der Produktionsauslastung eines Mittelständlers der Lebensmittelbranche bei Oldenburg
- Langfristige Vorhersage potenzieller Wartungskosten und Root Cause Analysen für den technischen After-Sales Service eines Mittelständlers im Anlagenbau bei Regensburg
- Auftragsprognosen zur Preissimulation und Preisoptimierung zur Auftragsquotenerhöhung für einen ERP-System Hersteller in Kooperation mit einem Mittelständler der Holzwirtschaftsbranche in Berlin
- Text Mining zur Clusterung, Klassifikation und Trendanalyse von Serviceanfragen im After-Sales Service eines Konzerns der Medizintechnikbranche bei Frankfurt
- Bewerberprognosen zur besseren Abschätzung der Stellenanzeigedauer auf Jobbörsen für einen Recruiting-Software Hersteller in München
- Prognosen zur Leckagenerkennung in Wasserleitungen sowie Entwicklung einer Data Science Platform in der Cloud bei einem Wasserversorger im Ruhrgebiet
- Umsatzprognosen u.a. zur Personaleinsatzplanung für einen Lebensmitteleinzelhändler bei Innsbruck in Österreich
- Root Cause Analysen zur Erklärbarkeit von Anomalien zur Qualitätssicherung bei einem Lebensmittelproduzenten bei Oldenburg
- Absatzprognosen u.a. zur Reduktion der zu vernichtenden Backwaren am Ende eines Verkaufstages bei einem Lebensmittelproduzenten im Ruhrgebiet
- Budgetforecast u.a. zur effizienteren Planung des Personaleinsatzes bei einem Konzern der Wasseraufbereitungsbranche bei Salzburg in Österreich

Azure Databricks, Data Science, Datenanalyse, Maschinelles Lernen, Microsoft Azure, Python, R (Programmiersprache), Scala, SQL

4/2017 – 2/2019

Design und Aufbau eines Data Warehouses im Accounting Kontext sowie Implementierung der ETL-Strecken von den Quellsystemen in das Data Warehouse

Implementierung einer Schnittstelle vom Accounting Data Warehouse in das Konzernkonsolidierungssystem

Durchführung technischer Tests und Maßnahmen zur Datenqualitätssicherung

Entwicklung von Data Science Use Cases im Forderungsmanagement sowie Datenpräparation, Konstruktion und Evaluation der Machine Learning basierten Prototypen

Business Intelligence (BI), Data Science, Datawarehouse / DWH, Maschinelles Lernen

10/2016 – 2/2017

Entwicklung von Use Cases im Vertrieb mit aufbauender Datenpräparation, Konstruktion und Evaluation von Machine Learning basierten Modellen

Überblick über durchgeführte Analysen:
- Auftragsprognosen auf Basis gegebener Angebote zur Sales-Maßnahmenableitung
- Multiclass Prognosen potentieller Neukunden für eine gezielte Kundenkaltakquise
- Bestandskundensegmentierung zur Bildung eines besseren Kundenverständnisses

Data Mining, Data Science, Maschinelles Lernen, Python, SQL