Consultant Data Science
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- 85€/Stunde
- 69126 Heidelberg
- DACH-Region
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- 04.06.2025
Kurzvorstellung
Qualifikationen
Projekt‐ & Berufserfahrung
5/2024 – offen
Tätigkeitsbeschreibung
Automatisierung von zentralen und kundennahen Dokumentenbearbeitungs- und validierungsprozessen mit Hilfe von GenAI.
- Entwicklung eines POCs zur Einschätzung der Leistungsfähigkeit von ChatGPT 4 Vision,
Azure Document Intelligence und Langchain
- Einsatz verschiedener Prompt Engineering Ansätze
- Entwicklung eines KI-Agenten mit Langchain und Langgraph
- Automatisierung und Entwicklung von Metriken und Tests mit Hilfe von Langfuse zur
Evaluation verschiedener Agentenarchitekturen Applikationsentwicklung in
Server-Client-Architektur zur flexiblen frontend-agnostischen Weiterentwicklung
- Deployment und Bereitstellung der Applikation mittels Azure DevOps, Terraform und Azure C
Cloud Spezialist, DevOps, Docker, Git, Machine Learning
3/2024 – offen
Tätigkeitsbeschreibung
Entwicklung und Implementierung einer dezentralisierten Machine Learning Anwendung zur unimodalen und multimodalen Klassifizierung von klinisch gesammelten Patientendaten.
- Transformation graphisch gespeicherter Daten in ein für gängige
Klassifizierungsalgorithmen verwertbares tabellarisches Format
- Analyse von Graphdatenbanken zur Untersuchung und Visualisierung
von Datenverbindungen und deren Abhängigkeiten
- Verwendung von graphbasierter Algorithmen mit Hilfe des
Graphdatascience-Plugins für neo4j-Graphdatenbanken
- Bereitstellung der Applikationen auf FeatureCloud
Docker, Git, Python
11/2022 – 2/2023
Tätigkeitsbeschreibung
Umgebungserkennung für das autonome Fahren.
- Entwicklung eigener Deep Learning Modelle und Anpassung
existierender Modelle an die speziellen Aufgaben.
- Training und Anwendung der Modelle auf Datenmengen im Terrabyte
verschiedenster Modalitäten (beispielsweise Kameras, Fahrzeugdaten,
dreidimensionale Daten).
- Konzeptionierung von Groundtruth Labeling.
- Aufbau und Umsetzung erhöhter Standards für ML-Modelle und Code für
Auditing und Zertifizierung durch Zulassungsbehörden.
Cloud Spezialist, DevOps, Python
7/2021 – 1/2023
Tätigkeitsbeschreibung
Unterstützung bei der Einrichtung von Cloud Infrastruktur für einen großen Krankenhausbetreiber. Ziel des Projektes war der Aufbau eines internen Messagehubs, um Daten zwischen den Systemen auszutauschen und die Möglichkeit zu schaffen, neue Applikationen umzusetzen (z. B. für Reporting, Billing, Data Science).
- Aufbau einer kundeninternen Datenplattform mithilfe von Automatisierungstools (Terraform)
- Datenspeicherung in S3, Reporting in Tableau
- Bereitstellung und Instandhaltung eines Apache Kafka Clusters in AWS MSK
- Einführung von AWS ControlTower und SSO für die Verwaltung der AWS Accounts (>30) und Users (>40)
- Bereitstellung von Networking und IAM für die übergreifende
- Kommunikation der AWS Services in den verschiedenen Accounts
Cloud Spezialist, Amazon Web Services (AWS)
10/2020 – 11/2021
Tätigkeitsbeschreibung
Erstellung einer kompletten Machine Learning Forecasting Pipeline von Cashflow-Daten. Ziel war die Bereitstellung eines Dashboards, welches für variable Vorhersagehorizonte und Eingabedaten eine datengestützte Entscheidungsgrundlage für den zukünftigen Cashflow ermöglicht. Für Quartals- und Jahresprognose aus dem vorangegangenen Jahr werden ca. 30.000 Zeitreihen auf ihre Qualität hin analysiert. Basierend auf diesem Ergebnis wurden verschiedene Forecasting Methoden inkl. einiger Deep Learning Ansätze (LSTMs) angewandt.
- Prozessintegration für Export und Import in AWS ↔ SAP BW
- Explorative Datenanalyse und Aufbereitung mit Python, Pandas
- Deployment via Docker/ECS
- Aufbau analytischer Dashboards mit Streamlit
- Nutzung von Time Series Analysis based on Python
SQL, Git, Linux Entwicklung, Python
6/2020 – 11/2022
Tätigkeitsbeschreibung
Aufbau eines Direktvermarktungsreporting. Im Rahmen des Projektes wurden Daten aus CRM, Prognose, Abrechnung und Handel in ein Datenmodel integriert. Dabei werden Datenmengen von ~1 TB via R und Oracle verarbeitet. Auf der Basis der Verarbeitung wurden u.a. Modelle für die Energieprognose trainiert.
- Big Data Processing mit R und dplyr
- Modellierung von Energievermarktungskennzahlen
- Integration von historischen Updates bei nachträglichen
Datenqualitätsanpassungen
Datenanalyse, Tableau, Cloud Computing
6/2020 – 4/2021
Tätigkeitsbeschreibung
Predictive Maintenance Analyse zur Ermittlung der besten Parameter für Bohr- und Reibvorgänge. Mit Hilfe von physischen Sensordaten (Kraft, Temperatur, Maschinenbelastung) wurden statistische und explorative Datenanalysen durchgeführt, um einen Zusammenhang zu der erzielten Bohrlochqualität zu ermitteln.
- Zeitreihenanalyse → Nutzung math. Optimierung für den Schnitt von Sensordaten
- Explorative Datenanalyse
- Neuronale Netzwerke → Vorhersage von Bohrqualitäten
- Cloud Infrastructure
- Cloud Computing → Nutzung von AWS Sagemaker, S3 und Athena
Oracle Database, SQL, Softwareentwickler, Linux Entwicklung, Python
2/2020 – 5/2020
Tätigkeitsbeschreibung
Prozessintegration für Export und Import in AWS ↔ SAP BW, explorative Datenanalyse und Aufbereitung mit Python, Pandas, Deployment via Docker/ECS, Aufbau analytischer Dashboards mit Streamlit, Nutzung von Time Series Analysis based on Python.
- Zeitreihenanalyse
- Cloud Computing und Infrastructure
- Genetische Algorithmen
- Ensemble-Learning
- Statistische Analyse
- Neuronale Netzwerke
Pandas, Docker, Python, Amazon Web Services (AWS)
7/2019 – 1/2020
Tätigkeitsbeschreibung
Datenmodellierung von Supplychain Daten als Grundlage für Machine Learning, Aufbau Analytical Workbench zur Zeitreihenanalyse auf Lagerausgängen, Integration von exogenem Input.
- Extraktion der Daten aus SAP BW
- Feature Engineering: Window Functions für die Darstellung zeitlicher Zusammenhänge, Berücksichtigung exogener Inputs
- Trainieren von > 1 Million Machine learning Modellen
- Generierung Benchmark für alle > 2.000 Produkte pro Standort
Mysql, Python, SAP BW
Ausbildung
Kaiserslautern
Kaiserslautern
Über mich
Mein beruflicher Hintergrund als Physiker, kombiniert mit mehr als fünf Jahren Erfahrung in der Beratung, hat mir die Fähigkeit gegeben, komplexe Datenströme zu analysieren und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Besonders die Kombination aus Datenverarbeitung und fortschrittlicher Analyse ermöglicht es mir, präzise Vorhersagemodelle zu entwickeln und so den Kunden in Bereichen wie Automobil, Energie und Medizin zu helfen, ihre Geschäftsziele zu erreichen.
Im Laufe meiner Karriere habe ich Projekte erfolgreich umgesetzt, wie etwa eine Machine Learning Forecasting Pipeline für Cashflow-Daten, die es einem Unternehmen ermöglichte, präzise Finanzprognosen zu erstellen und somit fundierte Entscheidungen in einer dynamischen Umgebung zu treffen. Ein weiteres Highlight war mein Beitrag zu einem Direktvermarktungsreporting, bei dem ich Daten aus verschiedenen Quellen integrierte und in aussagekräftige Insights umwandelte, die die Effizienz steigerten und die Entscheidungsfindung erleichterten.
Durch meine Erfahrung in der Arbeit mit führenden Cloud-Technologien wie AWS und Azure bin ich in der Lage, robuste, skalierbare Infrastrukturen zu entwickeln, die sicherstellen, dass die entwickelten Lösungen langfristig effizient betrieben werden können. Mein Fokus liegt darauf, die richtigen Tools und Methoden auszuwählen, um die spezifischen Anforderungen jedes Projekts zu erfüllen und einen echten Mehrwert zu schaffen.
Weitere Kenntnisse
Im Bereich der generativen KI habe ich erfolgreich Use Cases zur Automatisierung von Dokumentenprozessen umgesetzt, um die Effizienz in der Bearbeitung und Validierung von Informationen zu steigern. Dabei habe ich sowohl technische als auch organisatorische Lösungen entwickelt, die nahtlos in die bestehende Infrastruktur integriert wurden und so für den Kunden einen direkten Nutzen brachten.
Durch meine Erfahrung mit Cloud-Infrastrukturen, sowohl in der Entwicklung als auch in der Bereitstellung, bin ich in der Lage, robuste und sichere Lösungen zu schaffen, die nicht nur den heutigen Anforderungen gerecht werden, sondern auch flexibel genug sind, um zukünftigen Herausforderungen zu begegnen.
Darüber hinaus habe ich umfangreiche Erfahrung in der Anwendung von Methoden wie Zeitreihenanalyse, Ensemble-Learning, neuronalen Netzwerken und mathematischer Optimierung, die es mir ermöglichen, präzise und zuverlässige Vorhersagemodelle zu entwickeln.
Meine Arbeit zeichnet sich durch eine starke Kundenorientierung aus: Ich bin darauf bedacht, die spezifischen Bedürfnisse jedes Unternehmens zu verstehen und Lösungen zu entwickeln, die deren Ziele direkt unterstützen und messbare Erfolge erzielen. Ich freue mich darauf, auch Ihr Unternehmen bei der Verwirklichung seiner datengetriebenen Visionen zu unterstützen und nachhaltige, skalierbare Lösungen zu entwickeln.
Persönliche Daten
- Deutsch (Muttersprache)
- Englisch (Fließend)
- Europäische Union
- Schweiz
Kontaktdaten
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