Senior Data Scientist | Machine Learning Engineer | Software-Architekt

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Berlin
20.11.2019

Kurzvorstellung

Experte für Data Science, Machine Learning, künstliche Intelligenz und Software-Architektur mit mehr als 7 Jahren Berufserfahrung.

Ich biete

IT, Entwicklung
  • Python
  • Machinelles Lernen (allg.)
  • R (Programmiersprache)
  • Predictive analytics
  • Software Design
  • Agile Entwicklung
  • Big Data
Forschung, Wissenschaft, Bildung
  • Data Science

Fokus
  • Tensorflow & Keras

Projekt‐ & Berufserfahrung

Data Scientist / Data Engineer / Projektleitung
Kundenname anonymisiert, Rom / Berlin
8/2018 – 12/2018 (5 Monate)
Internationale Organisationen
Tätigkeitszeitraum

8/2018 – 12/2018

Tätigkeitsbeschreibung

Entwicklung eines End-User-Tools für Prognosen über Ernteerträge für eine internationale Organisation.

Die Komponenten waren eine ETL-Pipeline (implementiert in R) und ein End-User-Tool (implementiert in Excel).

Eingesetzte Qualifikationen

Data Science, R (Programmiersprache), ETL


Data Scientist
Kundenname anonymisiert, remote
7/2018 – 11/2018 (5 Monate)
Dienstleistungsbranche
Tätigkeitszeitraum

7/2018 – 11/2018

Tätigkeitsbeschreibung

Konzeption und Entwicklung einer Pricing Engine zur Prognose von optimalen Preisen im Hospitality Sektor.

Als Grundlage für das Pricing Modell wurden Daten durch Web-Scraping gesammelt. Aus einer Vielzahl von getesteten Modellen (linear, tree-based, deep learning) wurde das optimale ausgewählt und bereitgestellt.

Eingesetzte Technologien waren Node.js, Python und Scikit-learn.

Eingesetzte Qualifikationen

Data Science, Machinelles Lernen (allg.), Python


Data Scientist
Kundenname anonymisiert, Düsseldorf
7/2018 – 8/2018 (2 Monate)
Telekommunikation
Tätigkeitszeitraum

7/2018 – 8/2018

Tätigkeitsbeschreibung

Konzeption und Umsetzung einer geographischen
Segmentierung von potenziellen Kunden für eine B2B Sales
Organisation. Durch diese Segmentierung wurde ein präziser und
effizienter Marktangang ermöglicht.

Die zugrunde liegenden Algorithmen wurden zum Teil
speziell für dieses Problem entwickelt (Python, Numpy).

Eingesetzte Qualifikationen

Data Science, Machinelles Lernen (allg.), Python, Prozessoptimierung


Data Scientist / Machine Learning Engineer
Kundenname anonymisiert, Düsseldorf
5/2018 – 6/2018 (2 Monate)
Telekommunikation
Tätigkeitszeitraum

5/2018 – 6/2018

Tätigkeitsbeschreibung

Konzeption und Implementierung einer Predictive Sales Lösung für eine B2B Sales Organisation. Durch Vorhersage von Umsatzpotenzial und Abschlusswahrscheinlichkeit wurden die besten Potenzialkunden für Vertriebskampagnen ausgewählt und die Effizienz der Account Manager maximiert.


Dazu wurden eine Bestandskundendatenbank (>20 Tausend Einträge) mit einer externen Leaddatenbank (>5 Millionen Einträge) durch einen speziell für dieses Problem entwickelten performanten Fuzzy-Matching Algorithmus verknüpft.

Das gesamte Projekt wurde in Python implementiert und der komplette, dokumentierte Quellcode mit ausgeliefert.
Der Data Engineering Teil wurde basierend auf der Pandas Bibliothek geschrieben, der Machine Learning Teil basiert auf Scikit-learn.

Eingesetzte Qualifikationen

Data Science, Machinelles Lernen (allg.), Predictive analytics, Python


Design und Implementierung eines Lösungsalgorithmus (Festanstellung)
Kundenname anonymisiert, Potsdam
7/2012 – 5/2014 (1 Jahr, 11 Monate)
Hochschulen und Forschungseinrichtungen
Tätigkeitszeitraum

7/2012 – 5/2014

Tätigkeitsbeschreibung

Design und Implementierung eines Lösungsalgorithmus für ein Energiesystem-Modell. Durch diesen Lösungsalgorithmus konnte die Laufzeit des Modells um 95% gesenkt werden.

Der Lösungsalgorithmus basiert auf Konzepten aus der Spieltheorie. Er wurde in GAMS (General Algebraic Modeling System) umgesetzt und läuft parallelisiert auf einem Linux-basierten Supercomputer.

Eingesetzte Qualifikationen

Software Architektur / Modellierung, Software engineering / -technik


Ausbildung

Computational Economics
(Dr. rer. oec.)
Jahr: 2016
Ort: Technische Universität Berlin

Physik
(Diplom Physiker)
Jahr: 2011
Ort: Universität Würzburg

Qualifikationen

Gerne bringe ich meine mehr als 7 Jahre Berufserfahrung im Bereich Data Science und Machine Learning in Ihr Projekt ein, oder setze Ihr Projekt komplett um.


Auswahl an Projekten mit den jeweils angewandten Methoden:
- Predictive Analytics Modelle im Versicherungssektor

- B2B Kundensegmentierung (geographic information systems, density-based clustering, custom hierarchical clustering methods)

- Predictive Sales für zu erwartende Umsätze und Abschlusswahrscheinlichkeiten (supervised learning, tree-based models)

- Price Recommender System (supervised learning, deep learning)

- Deduplizierung und Data Matching (fuzzy string matching, natural language processing methods)

- Simulation und Optimierung von Energiesystemen und Klimawandelprognosen (numerical optimization, nonlinear programming)

- Zeitreihenanalyse (multi-variable regression analysis)

- MVP im Bereich Persönliche Finanzen (REST, Node.js)



Bisher eingesetzte Technologien:

Sprachen: Python, R, Javascript, GAMS, Mathematica

Machine Learning & Data Science: Scikit-learn, Pandas, Dask, Apache Spark, Keras, PyTorch

DevOps: Docker, Kubernetes, Linux, CI/CD, Cloud Computing

Datenbanken: PostgreSQL, MongoDB, BigQuery

Web: Microservices, REST

Persönliche Daten

Sprache
  • Deutsch (Muttersprache)
  • Englisch (Fließend)
Reisebereitschaft
Weltweit
Arbeitserlaubnis
  • Europäische Union
Home-Office
bevorzugt
Profilaufrufe
1246
Alter
35
Berufserfahrung
8 Jahre und 4 Monate (seit 03/2012)
Projektleitung
2 Jahre

Kontaktdaten

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