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Data Science und Data Security

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  • auf Anfrage
  • 8784 Braunwald
  • DACH-Region
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  • 22.04.2023

Kurzvorstellung

Seit 16 arbeite ich mit unterschiedlichen Daten in den Bereichen
Gesundheit, Automotive, Marketing, u.w. Eine breite Ausbildung erfolgte
in Mathematik an der ETH Zürich und Bioinformatik an der Freien Universität Berlin.

Qualifikationen

  • Apache Hadoop
  • Bioinformatik
  • Datenschutz
  • Informationssicherheit
  • Maschinelles Lernen
  • Predictive analytics
  • Python
  • R (Programmiersprache)
  • Statistik (allg.)

Projekt‐ & Berufserfahrung

Senior Data Scientist
Daimler AG, Stuttgart
3/2019 – 9/2020 (1 Jahr, 7 Monate)
Automobilindustrie
Tätigkeitszeitraum

3/2019 – 9/2020

Tätigkeitsbeschreibung

Unterstützung im Center of Excellence für Big Data & Advanced Analytics bei Data Science Use Cases; Auswahl und Beurteilung entlang eines bewährten Prozesses.
Zusammenführen und Verknüpfung von unterschiedlichen Datenquellen im Konzern; Abgleichen der Plan-Soll-Ist Daten zur Visualisierung und Verbesserung von Prognosen und Planung
Überführen der mathematischen Modelle in Produkte & Services zur Erkennung von strategischen Handlungsspielräumen und Errechnung von Szenarien
Entwickeln einer Daten-Plattform zur CO2-Flottenbewertung und Nachhaltigkeitsentwicklung des Konzerns
Verwendete Sprachen und Technologien:

Eingesetzte Qualifikationen

Python

CTO
Smart Flora, London
4/2017 – 8/2017 (5 Monate)
Life Sciences
Tätigkeitszeitraum

4/2017 – 8/2017

Tätigkeitsbeschreibung

Design und Implementation der Datenauswertung in einer Cloud-Plattform unter Berücksichtigung von Patientendatenschutz.

Eingesetzte Qualifikationen

R (Programmiersprache), Apache Hadoop, Informationssicherheit, Cloud Computing, Microsoft Azure, Biotechnologie

Wissenschaftlicher Mitarbeiter (Festanstellung)
Max-Planck-Institut für molekulare Genetik, Berlin, Berlin
9/2009 – 12/2015 (6 Jahre, 4 Monate)
Hochschulen und Forschungseinrichtungen
Tätigkeitszeitraum

9/2009 – 12/2015

Tätigkeitsbeschreibung

Herausforderungen für die Informationsgewinnung in der Biostatistik liegen in hohen Messungenauigkeiten sowie zahlreichen unverstandenen Stör- und Interaktionseffekten;
Datenauswertung von drei Technologien (biomedizinische Messmethoden namens Affymetrix gene expression array, Affymetrix exon array, Illumina next-generation sequencing/RNA-Seq) zur Ermittlung der Gen-Aktivität in Zellen; Implementierung der Daten-aufbereitung und Normalisierung in R und Bash mit Ausgabe als Text, Graphik und Webserver; Standardisierung der Verfahren;
Methodenevaluierung z. Bsp. statistische Tests, Machine Learning, bayessche Netze und Informationstheorie basierte Ansätze; Entwicklung neuer statistischer Methoden zur Identifizierung von bestimmten Effekten in biologischen Zellen, u. a. für Zeitreihenauswertungen; Anwendung der Methoden auf mehrere 1000 Datensätze in unterschiedlichen Feldern wie Typ-2 Diabetes Mellitus, Krebs oder Toxikologie;
Zusammenführung von ausgewerteten Daten aus heterogenen Datensätzen und Entwicklung einer Methode zur Meta-Analyse in R/BioConductor zur Fokussierung unterschiedlicher Ergebnisse; Implementierung mathematischer Modelle in Python;
Koordination mit Projektpartnern auf nationaler und europäischer Ebene; Austausch mit biologischen Labor-Arbeitsgruppen bzgl. des Experiment-Designs und eigenständiges Vorantreiben eigener Fragestellungen;
Präsentieren der Ergebnisse als Vorträge an Konferenzen und Publizieren als Artikel in wissenschaftlichen Fachmagazinen; Begutachtung von Beiträgen für Konferenzen und Fachmagazine;
Organisation von wissenschaftlichen Seminaren, Weiterbildungsmassnahmen und Kursen für Doktoranden, sowie Vermitteln von R-Kenntnissen im Rahmen von Workshops; Betreuung von studentischen Hilfskräften, Praktikanten, Bachelor- und Master-Studenten.

Eingesetzte Qualifikationen

R (Programmiersprache), Big Data, Data Mining, mySQL, Statistik (allg.), Biologie

Forschungsassistent (Festanstellung)
Max-Planck-Institut für molekulare Genetik, Berlin, Berlin
11/2004 – 8/2017 (12 Jahre, 10 Monate)
Hochschulen und Forschungseinrichtungen
Tätigkeitszeitraum

11/2004 – 8/2017

Tätigkeitsbeschreibung

Herausforderungen für die Informationsgewinnung in der Biostatistik liegen in hohen Messungenauigkeiten sowie zahlreichen unverstandenen Stör- und Interaktionseffekten;
Datenauswertung von drei Technologien (biomedizinische Messmethoden namens Affymetrix gene expression array, Affymetrix exon array, Illumina next-generation sequencing/RNA-Seq) zur Ermittlung der Gen-Aktivität in Zellen; Implementierung der Daten-aufbereitung und Normalisierung in R und Bash mit Ausgabe als Text, Graphik und Webserver; Standardisierung der Verfahren;
Methodenevaluierung z. Bsp. statistische Tests, Machine Learning, bayessche Netze und Informationstheorie basierte Ansätze; Entwicklung neuer statistischer Methoden zur Identifizierung von bestimmten Effekten in biologischen Zellen, u. a. für Zeitreihenauswertungen; Anwendung der Methoden auf mehrere 1000 Datensätze in unterschiedlichen Feldern wie Typ-2 Diabetes Mellitus, Krebs oder Toxikologie;
Zusammenführung von ausgewerteten Daten aus heterogenen Datensätzen und Entwicklung einer Methode zur Meta-Analyse in R/BioConductor zur Fokussierung unterschiedlicher Ergebnisse; Implementierung mathematischer Modelle in Python;
Koordination mit Projektpartnern auf nationaler und europäischer Ebene; Austausch mit biologischen Labor-Arbeitsgruppen bzgl. des Experiment-Designs und eigenständiges Vorantreiben eigener Fragestellungen;
Präsentieren der Ergebnisse als Vorträge an Konferenzen und Publizieren als Artikel in wissenschaftlichen Fachmagazinen; Begutachtung von Beiträgen für Konferenzen und Fachmagazine;
Organisation von wissenschaftlichen Seminaren, Weiterbildungsmassnahmen und Kursen für Doktoranden, sowie Vermitteln von R-Kenntnissen im Rahmen von Workshops; Betreuung von studentischen Hilfskräften, Praktikanten, Bachelor- und Master-Studenten.

Eingesetzte Qualifikationen

R (Programmiersprache), Maschinelles Lernen, Bash (Shell), MATLAB / Simulink, Python, Statistik (allg.)

Zertifikate

ISMS Spezialist & Lead Auditor & Implementer nach ISO 27001
2016
Stufe 3 der Schweizerischen Kaderorganisation für Mitarbeiterführung und Führungstechniken
2016

Ausbildung

Bioinformatik
Dr. rer. nat.
2010
Berlin
Mathematik
Dipl. Math. ETH
2004
Zürich

Über mich

Seit 16 Jahren arbeite ich nun mit unterschiedlichen Daten in den Bereichen: Gesundheit, Defense und Marketing. Eine breite Ausbildung erfolgte in Mathematik an der ETH Zürich und am Max-Planck-Institut für molekulare Genetik sowie Freie Universität Berlin in der Modellierung von biologischen Vorgängen. Dafür wurden auch Methodenvergleiche zwischen Machine Learning, Informationstheorie und statistischen Ansätzen durchgeführt, eigene Methoden entwickelt und im Rahmen von Workshops vermittelt.

Seit 9 Jahren habe ich Erfahrung im Informationsschutz von Organisation bis 1000 Personen im digitalen wie nicht-digitalen Bereich. Informationssicherheit kann nur erreicht werden mit prozessübergreifenden Massnahmen in einer Organisation. Dieses Schutzbedürfnis erhält derzeit zunehmende Beachtung mit neuesten Online-Technologien und kann abgedeckt werden.

Weitere Kenntnisse

Data Science, Hadoop, Spark, R, Python, Matlab, Mathematica, Informationssicherheit, Datenschutz, EU-DSGVO, ISMS, ISO 27001, Advanced Analytics, Business Intelligence, Statistical Modelling, Machine Learning, Statistics, Cloud, Algorithmenentwicklung, Biostatistik, Visualisierung

Persönliche Daten

Sprache
  • Deutsch (Muttersprache)
  • Englisch (Fließend)
  • Französisch (Gut)
Reisebereitschaft
DACH-Region
Arbeitserlaubnis
  • Europäische Union
  • Schweiz
Home-Office
bevorzugt
Profilaufrufe
2069
Alter
45
Berufserfahrung
19 Jahre und 4 Monate (seit 11/2004)
Projektleitung
9 Jahre

Kontaktdaten

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