Consultant Data Science
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- 04.06.2025
Kurzvorstellung
Qualifikationen
Projekt‐ & Berufserfahrung
11/2024 – 4/2025
Tätigkeitsbeschreibung
Entwicklung eines Agenten für die interaktive Analyse von Zeitreihen-Daten. Der Agent ermöglicht es Nutzern, in natürlicher Sprache mit ihren Daten zu interagieren, Einblicke zu gewinnen und Plots basierend auf Benutzeranfragen zu generieren.
- Entwicklung eines Python-basierten Backends für die Verarbeitung und
Analyse von Zeitreihen-Daten.
- Implementierung eines Frontends mit React, um eine intuitive
Benutzeroberfläche für datengetriebene Interaktionen bereitzustellen.
- Integration von Modellen für die Konversation mit Zeitreihen-Daten und
Plot-Generierung basierend auf Nutzerfragen.
- Weitere Tools und Techniken in Verwendung: Langchain, LangGraph,
Plotly, FastAPI
Docker, Microsoft Azure, Python, React (JavaScript library)
7/2024 – 10/2024
Tätigkeitsbeschreibung
Entwicklung einer Lösung, die es nicht-technischen Nutzern ermöglicht, BPMN-Diagramme durch natürliche Sprache zu erstellen.
- Entwicklung einer Backend-Architektur mit Python und agentischer Logik
für die Interpretation natürlicher Sprache.
- Frontend-Implementierung mit React für eine benutzerfreundliche
Diagramm-Visualisierung.
- Integration von APIs zur Speicherung und zum Austausch von BPMN-
Daten.
- Verwendung weiterer Tools und Techniken: Diagramm-Visualisierung, FastAPI, LangGraph, Business Process Modeling Notation (BPMN)
Docker, Microsoft Azure, Python, React (JavaScript library)
7/2024 – 9/2024
Tätigkeitsbeschreibung
Erstellung eines Tools für die automatisierte Erkennung von Änderungen in regulatorischen Dokumenten, basierend auf einer wiederverwendbaren Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Architektur.
- Konzeption und Implementierung eines RAG-Templates zur flexiblen
Integration neuer Dokumenttypen.
- Entwicklung eines Python-basierten Backends für die Analyse und
Verarbeitung von Dokumenten.
- Entwicklung einer intuitiven React-Oberfläche zur Visualisierung von
Änderungen.
Docker, Langchain, Microsoft Azure, React (JavaScript library)
5/2024 – 7/2024
Tätigkeitsbeschreibung
Entwicklung eines Analyse-Tools zur automatisierten Überprüfung von Schaltplänen für Solaranlagen mit Fokus auf die Einhaltung von Branchenstandards.
- Einsatz von GPT-4 Vision und OCR-Modellen zur Erkennung und
Analyse von Schaltplan-Elementen.
- Backend-Entwicklung mit Python und FastAPI zur
Prozessautomatisierung.
- Frontend-Entwicklung mit React, um den Review-Prozess für Nutzer
zugänglich und effizient zu gestalten.
Docker, GPT, Microsoft Azure, React (JavaScript library)
1/2024 – 2/2024
Tätigkeitsbeschreibung
Entwicklung einer RAG-Pipeline für einen LLM-basierten Chatbot, spezifisch Q&A task für die Rechtsbranche bereitstellt, so dass die Antworten des Chatbots auf 'Faktenwissen' basieren, um das Problem der Halluzinationen zu verringern.
- Implementierung einer Wissendatenbank in Vector Stores.
- Implementierung von Retrieval Augmented Generation (RAG) Chains zur
Anbindung des LLM an die Wissensdatenbank.
- Backend Entwicklung mit FastAPI für die Chatbot Logik.
- Front End Entwicklung mit Streamlit für die User Experience Interface.
Docker, Langchain, Large Language Models
10/2023 – 11/2023
Tätigkeitsbeschreibung
Bei jedem Rollout wird die App getestet. Dies musste vollständig manuell durchgeführt werden. Nach dieser Entwicklung wird die Applikation vor dem Deployment automatisch getestet. Wenn ein Test fehlschlägt, wird die Applikation nicht in die Produktion deployed. Das hatte einen enormen Einfluss auf die Entwicklungszeiten von neuen Features, da die Zykluszeiten für PMs und Devs kürzer waren.
Entwicklung der Tests mit Playwright Framework CI/CD custom pipeline in Bash und in Bamboo deployed.
Bash Shell, Docker, Git, JavaScript, React (JavaScript library)
4/2023 – 12/2023
TätigkeitsbeschreibungEntwicklung neuer Funktionalitäten der Web App. Das Tool 'Customer Search' wurde von den Kundenberatern als Unterstützung bei der Beantwortung aller potentiellen Kundenanfragen genutzt.
Eingesetzte QualifikationenPostgresql, SQL, C#, Docker, Typescript, HTML, React (JavaScript library)
3/2023 – 4/2023
TätigkeitsbeschreibungDer Versicherungsmakler, bei welchem dieses Projekt durchgeführt wurde, wollte seinen Kunden ein besseres Rankingsystem zur Verfügung stellen. Deswegen wollte man die 'Brand Affinity' der Kunden vorhersagen, um herauszufinden, ob der Kunde sich mehr für 'Neo' oder 'Big Brand' Versicherungsfirmen entscheidet. Mit dieser Information konnte man die relevanteren Versicherungen im Ranking der Suche zuerst zeigen.
Eingesetzte QualifikationenSQL, Pandas, Scikit-learn, Docker, Git, Python
10/2022 – 11/2022
Tätigkeitsbeschreibung
Der Versicherungsmakler, bei dem dieses Projekt durchgeführt wurde, wollte eine präzise Mailingaktion durchführen, um Kunden von der gesetzlichen Versicherung zur privaten Versicherung zu wechseln. Hierfür muss der Kunde ein gewisses Gehalt verdienen, sonst kann er aufgrund gesetzlicher Regelungen nicht wechseln. Es war zudem wichtig, ein Modell zu entwickeln, das eine geringe Anzahl an "false positives" aufweist (da hohes Risiko alle Mails abzubestellen und den Kommunikationskanal mit dem Kunden zu verlieren).
SQL-Skripte, um relevante und gültige Informationen aus der Datenbank Feature Engineering Experimentelle Analyse von XGBoost, Random Forest und Neural
Exasol, SQL, Pandas, Scikit-learn, Git, Python
Zertifikate
Ausbildung
Buenos Aires
Über mich
Besonders spannend ist meine Arbeit an der Entwicklung von Agenten für die Analyse von Zeitreihen-Daten, mit denen Nutzer in natürlicher Sprache auf ihre Daten zugreifen können. Diese Tools wurden so konzipiert, dass sie Geschäftsentscheidungen in Echtzeit unterstützen und die Effizienz der Datenverarbeitung maximieren. Zudem habe ich innovative Lösungen für die Automatisierung von Dokumentenverarbeitung in der Regulierung entwickelt, die auf Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Architekturen basieren.
Ich bin stets darauf fokussiert, Lösungen zu liefern, die den spezifischen Bedürfnissen des Unternehmens gerecht werden, und arbeite eng mit den Kunden zusammen, um sicherzustellen, dass ihre Ziele durch maßgeschneiderte, datengetriebene Lösungen erreicht werden.
Geboren in Argentinien, wohne ich nun seit 2022 in München. In meiner Freizeit spiele ich Fußball, aber langsam komme ich zu den deutschen Sportarten: Radfahren und Wandern.
Weitere Kenntnisse
Durch meine Erfahrung in der Implementierung von CI/CD-Pipelines, der Entwicklung von APIs und der Nutzung moderner Datenbanken wie ChromaDB und Exasol bin ich in der Lage, umfassende End-to-End-Lösungen zu liefern. Ich freue mich darauf, mein Wissen und meine Fähigkeiten einzubringen, um auch Ihr Unternehmen bei der Verwirklichung seiner datengetriebenen Ziele zu unterstützen.
Persönliche Daten
- Spanisch (Muttersprache)
- Deutsch (Gut)
- Englisch (Gut)
- Europäische Union
- Schweiz
Kontaktdaten
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