Data Scientist and Data Lead
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- 80€/Stunde
- 10589 Berlin
- DACH-Region
- de
- 26.05.2023
Kurzvorstellung
Qualifikationen
Projekt‐ & Berufserfahrung
10/2021 – 3/2022
Tätigkeitsbeschreibung
- Entwicklung von Datenpipelines für verschiedene Werbekanäle
- Entwicklung und Implementierung eines Marketing Mix Modells für verschiedene Märkte
- Reporting und Implementierung von Kuwala
Data Science, ETL
9/2021 – 4/2022
Tätigkeitsbeschreibung
- Entwicklung von Data Pipelines für externe Geospatial Data Sources (Google Places, Open Street Map, Google Trends, Demographics Data)
- Data Cleaning und Aggregation (z.B. mithilfe von H3, Pyspark)
- Entwicklung von dbt Modellen für Datentransformationen
- Sales Forecasting (Gradient Boosting, Lasso Regression)
- Clustering mit K-Means
- automatisierte Datenupdates
- Implementierung in Qlink Sense
Apache Spark, Datawarehouse / DWH, ETL, Gradient Boosting, Lineare Regression, Qlik Sense
4/2020 – 5/2020
Tätigkeitsbeschreibung
- Demand und Supply für Forecasting für das Carsharing Angebot
- Aggregation von externen Datenquellen
- Implementierung der Daten in das Data Warehouse
Datawarehouse / DWH, ETL
12/2019 – 12/2019
Tätigkeitsbeschreibung
- Entwicklung eines Workshop Formats zur Datenstrategie der Stadt Leipzig auf dem CCC-Kongress
- Data Auditing der Open Data Plattform der Stadt Leipzig
- Handlungsempfehlungen zur Erhöhung der Nutzbarkeit der Daten
Design Thinking, Python
4/2018 – 12/2019
Tätigkeitsbeschreibung
- Entwicklung einer Mobilitäts-Analyse Plattform für New Mobility Anbieter (Car Sharing, E-Scooter)
- Entwicklung eines UIs mit einem Team von 5 Engineers mithilfe von React (Javascript)
- Backend Django, MongoDB und Postgres
- K-Means Algorithmus für Hotspotsanalyse und Demand-Supply Forecasting
Datawarehouse / DWH, Gradient Boosting, k-Means-Algorithmus, React (JavaScript library)
1/2018 – 3/2018
Tätigkeitsbeschreibung
- Zielgruppen und Kundensegmentierung im geografischen Raum um Offline Marketing Kampagnen zu optimieren
- Aggregation von Instagram Posts mit Location
- Content Klassifizierung von User-generated content um Interessen von Zielgruppen abzuleiten
- Grafische Aufbereitung in einer Web-App mit React und Django im Backend
Django (Framework), ETL, PostgreSQL, React (JavaScript library)
11/2017 – 12/2017
Tätigkeitsbeschreibung
- Data Cleansing von Unternehmenskennzahlen des Operativen Geschäfts
- Entwicklung eines KPI Systems
- Umsetzung in Tableau für als Business Summary für das Management
ETL, PostgreSQL, Python, Tableau
7/2017 – 10/2017
Tätigkeitsbeschreibung
- Fortgeschrittene Analyse von strukturierten und unstrukturierten Daten von Kundenproduktbewertungen im Online Shop von Adidas.
- Entwicklung einer fortgeschrittenen NPS-Modellierung unter Berücksichtigung der digitalen Konsumentenstimme.
- Visualisierung und Tableau-Berichterstattung der Ergebnisse mit Hilfe von Data Science Tools
Bayessches Netz, ETL, Natural Language Processing (NLP), Tableau
1/2017 – 4/2017
Tätigkeitsbeschreibung
- Entwicklung eines Marketing Mix Model und Sales Forecasting für verschiedene Porduktkategorien
- Aggregation von mehreren Datenquellen wie Social Media, Abverkauf, Google Search und Trends
- Verwendung von ARIMA Model, Lasso Regression und Timeseries Decomposation
Datawarehouse / DWH, ETL, Lineare Regression, Python
4/2016 – 12/2016
Tätigkeitsbeschreibung
- Erstellung von automatisierten Reportings zu Effekten von Werbekampagnen
- Anbindung von mehreren Marketing Datenquellen (Social Media, Web Analytics, CRM Systeme)
- Roll-Out einer Dashboard Lösung in +20 Märkten
ETL, MS PowerPoint, Tableau
Zertifikate
Ausbildung
Jönköping International Business School
Hochschule für Wirtschaft und Recht Berlin
Hochschule für Wirtschaft und Recht Berlin
Über mich
Weitere Kenntnisse
- Exzellenter Kommunikator für Daten Themen
- Führung und Entwicklung von Datenteams und Softwareprojekten mit Git
- Produktmanagement für Datenprodukte
Hard Skills:
- Entwicklung von prototypischen Datenanwendungen (z.B. Marketing Mix Model Implementierung) mit Python und R
- Entwicklung von Dashboards (in Tableau, PowerBI)
- Data Warehousing in BigQuery, PostGres und Snowflake
- Deployment mit Docker, Heroku und Git
Persönliche Daten
- Deutsch (Muttersprache)
- Europäische Union
- Schweiz
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