Data Scientist | Data Analyst | Datenstrategien für KI-Entwicklung und Forschung | Medizintechnik
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- 120€/Stunde
- 54636 Weidingen
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- 16.12.2025
- Contract ready
Kurzvorstellung
Geschäftsdaten
Qualifikationen
Projekt‐ & Berufserfahrung
1/2022 – 8/2025
Tätigkeitsbeschreibung
Preprocessing kardiologischer Ultraschalldaten zur Nutzung in CNN-Trainingsprozessen
Analyse und Visualisierung kardiologischer Ultraschalldaten sowie automatische Erkennung tatsächlicher und potenziell fehlerhafter, unvollständiger und inkonsistenter Datensätze
Automatisierte Erstellung zulassungsrelevanter PDF-Reports:
Prüfung regulatorischer Produktanforderungen,
statistische Datenaufbereitung und Ergebnisexport als PDF
Datenbasierte Machbarkeitsprüfungen als Basis strategischer Produktplanung
Qualitätsnachweise, Big Data, Bildverarbeitung, CSS (Cascading Style Sheet), Data Analyst, Data Engineer, Data Mining, Data Science, Datenanalyse, Datenbankentwicklung, Datenmanagement, Datenschutz, Dimensionsreduzierung, Forschung & Entwicklung, HTML, Kardiologie, Medizintechnik, Pandas, Python, Python-Programmierer, Requirement Analyse, Scikit-learn, Statistiken, Testen
4/2017 – 12/2021
Tätigkeitsbeschreibung
Prüfung der Leistungsfähigkeit trainierter CNNs in Abhängigkeit von Zufallsgrößen und Datenbestand sowie Bestimmung eines strategischen Ansatzes zur Zulassung der CNNs als Teil von Medizinprodukten.
Definition eines einheitlichen Formats zur Repräsentation kardiologischer Ultraschalldaten und Entwicklung eines Skripts zur Konvertierung von Daten aus unterschiedlichen Quellen in dieses Format.
Forschung & Entwicklung, Kardiologie, Softwaredokumentation, Data Science, Big Data, Data Mining, Datenanalyse, Datamanager, Machine Learning Engineer, Datenschutz, Bildverarbeitung, Caffe, Dimensionsreduzierung, Faltendes Neuronales Netzwerk (CNN), Keras, Maschinelles Lernen, Pandas, Pytorch, Scikit-learn, Tensorflow, Programmierer C, C++, Python-Programmierer, Testen, C++, Machine Learning, Python, Qt (Software), Medizintechnik
Ausbildung
RWTH Aachen University
Aachen
RWTH Aachen University
Aachen
Über mich
Meine Kernfähigkeit im Bereich der Datenverarbeitung und -analyse zeichnet sich vor allem durch meine interdisziplinäre Herangehensweise an die Umsetzung von Datenprojekten aus. Die reinen Datenverarbeitungs- und -analysetätigkeiten bette ich in einen ganzheitlichen Projektkontext ein, der sich über die individuellen Randbedingungen aller an der Produktrealisierung beteiligten Fachbereiche und stakeholder erstreckt: von der Planung des Datenprojekts und Aspekten der Datensicherheit, Datenakquise und -organisation über die eigentliche Datenverarbeitung und -analyse zur KI-Softwareentwicklung bis hin zur Bewertung und Dokumentation von Daten und Produktleistung im Zuge der regulatorischen Medizinproduktezulassung im Zielmarkt durch FDA (insb. USA) oder NMPA (China).
Meine Stärke liegt demnach im vernetzten Denken aus Sicht der Daten: Ich betrachte und plane Projekte ganzheitlich und interdisziplinär, um Datenschutz, Datenqualität, regulatorische Anforderungen und technische Machbarkeit optimal miteinander zu verbinden. Dadurch reduziert sich von vornherein das Potenzial zeitkritischer Korrekturarbeiten in den letzten Projektphasen aufgrund vorangegangener Kommunikationsmissverständnisse unter den beteiligten Fachbereichen maßgeblich.
Seit Oktober 2025 bin ich soloselbstständiger GmbH-Geschäftsführer und biete meine Expertise im Rahmen von Auftragsdienstleistungen und Beratungen rund um das Thema der Datenverarbeitung und -analyse im Bereich der KI-Produktentwicklung und datengetriebener Forschungsvorhaben an.
Weitere Kenntnisse
- Datenbasierte Machbarkeitsanalysen als Grundlage für strategische Entscheidungen
- Entwicklung von Zulassungsstrategien für KI-basierte Medizinprodukte
- Harmonisierung von Datenschutzanforderungen und zulassungsregulatorischen Notwendigkeiten
Medizinische Datenverarbeitung und -analyse
- Aufbereitung und Analyse kardiologischer Bild-, Mess- und Metadaten (u.a. DICOM-Format)
- Datenbankdesign und Definition einheitlicher Datenformate
- Aggregation und Standardisierung von Daten aus unterschiedlichen Bezugsquellen
- Datenvisualisierung und statistische Auswertung
- Sicherstellung höchster Datenqualität durch Identifikation technischer und qualitativer Ausreißer
- Preprocessing kardiologischer Ultraschalldaten für CNN-Trainings- und Verifikationsprozesse
- Leistungsprüfung neuronaler Netze (CNNs) unter variablen Bedingungen
- Automatisierte Erstellung zulassungsrelevanter Daten- und Leistungs-Reports (PDF)
- Nutzung von Python für Datenverarbeitung, Analyse und Reporting
Persönliche Daten
- Deutsch (Muttersprache)
- Englisch (Fließend)
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