Datenanalyse und Softwareimplementierung
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- 26.06.2026
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Kurzvorstellung
Datenanalyse und -visualisierung, R-(Shiny-)Programmierung, Projektmanagement, Anforderungsanalyse, Softwareentwicklung und -einführung
Geschäftsdaten
Qualifikationen
Projekt‐ & Berufserfahrung
2/2020 – 1/2026
Tätigkeitsbeschreibung
Entwicklung und Implementierung der Softwarelösung Easy Breed bei Kunden aus Wissenschaft und Industrie der Wintersteiger Seedmech GmbH
Agiles Projektmanagement
Definition, Entwicklung und Implementierung von Nutzer spezifischen Anpassungen basierend auf R / R-Shiny (u.a. deskriptive Statistik, Varianzanalysen, Korrelationen, gemischte Modelle, interaktive Datenvisualisierungen)
Beratung und Schulung von Pflanzenzuchtunternehmen und
Forschungseinrichtungen bezüglich Datenintegration und -analyse und
Implementierung Nutzer angepasster Workflows
Präsentation von Arbeitsergebnis beim Kunden und internationalen Workshops
Angewandte Forschung, Data Mining, Data Scientist, Database Manager, Datamanager, Datenanalyse, Datenbankentwicklung, Datenmodelierung, IT-Projektleiter, IT Test Ingenieur, KNIME, Kundenberater, Lineare Regression, Logistische Regression, Maschinelles Lernen, Open Source, Postgresql, R (Programmiersprache), Relationale Datenbanken, Reporting, Spotfire, Text Mining, Umsetzungsberater, Virtualisierungsexperte
3/2014 – 6/2014
Tätigkeitsbeschreibung
Spotfire Programmierung
Erfassung und Dokumentation der Nutzeranforderungen
Integration von unterschiedlichen Daten (aus Datenfiles oder Datenbanken via SQL)
Datenkomprimierung und Datenvisualisierung (Listen, Ausgabe statistischer Werte, graphische Visualisierung wie Line-/Pie-/Barcharts, geogrphsiche Karten)
Datenanalysen: allgemeine statistische Auswertung
Aufarbeitung der Daten für die Darstellung via Webplayer
Präsentation von Projektergebnissen
Schulung in der Nutzung von TIBCO Spotfire
Spotfire, SQL, Statistiken
1/2014 – 1/2020
Tätigkeitsbeschreibung
Entwicklung und Implementierung eines Datenmanagementsystem für die Pflanzenzüchtung:
Projektmanagement
Erfassung und Dokumentation von Nutzeranforderungen, Pflichtenhefte
Koordinierung zwischen Kunde und Softwareentwickler
Einführung der entwickelten Systeme beim Kunden (Nutzerschulungen, allgemeiner Support)
Nutzerspezifische Erweiterung der Software auf basis von R
Agrartechnik, Data Science, Postgresql, Projektmanagement (IT), R (Programmiersprache), Rollout, Statistiken
2/2006 – 10/2011
Tätigkeitsbeschreibung
Aufbau und Leitung des Teams Bioinformatik
Projektleitung für verschiedene Projekte
Entwicklung und Einführung eines wissenschaftlichen Datenmanagement Systems
Ausarbeiten und Durchführung von Software-Schulungen
Präsentation der Ergebnisse der Arbeitsgruppe
Etablierung und Automatisierung von Methoden für die Analyse von genomweiten Genexpressionsdaten, anderen `omics Daten und Sequenzdaten Daten aus Human- und Mausstudien
Entwicklung und Etablierung einer Software für die Modellierung von biologische Netzwerken
Arbeiten in einem internationalen, Standort-übergreifendem und englisch-sprachigem Team
R (Programmiersprache), Spotfire, Predictive Analytics, Data Mining, Reporting, User Experience (UX), Softwareauswahl (Evaluierung)
Ausbildung
Giessen
Über mich
- Molekularbiologin mit weitreichenden Erfahrungen in Molekularbiologie, Bioinformatik und Datenmanagement in Industrie und Wissenschaft.
- Sehr gute Kenntnisse im (Forschungs)datenmanagement (Datenmodellierung,
Datencleaning, Datenintegration, Datenanalyse und -visualisierung)
- Viele Jahre Erfahrungen in der Optimierung von Datenmanagementprozessen und darauf aufbauend Entwicklung und Implementierung von Workflows zur Prozessierung, Integration, Analyse und Darstellung von Daten
- Ausgezeichnete Kenntnisse in R, R/Shiny und SQL und großes Interesse sich in neue
Technologien einzuarbeiten
- Spaß und Erfahrung an der Ausarbeitung von Softwaretrainings und
- Sehr gutes Kommunikationsverhalten im nationalen und internationalen Umfeld und hohe Arbeitsmotivation und Selbstorganisation
Weitere Kenntnisse
• Erfassung und Dokumentation der Nutzeranforderungen
• Definition von Use Cases
• Entwicklung und Implementierung von Analyseverfahren mittels R und R/Shiny (u.a. Datennormalisierung, Regressionen, statistische Tests, Clusterverfahren, PCA, maschinelle Lernverfahren)
• Anwendung von Analyseverfahren auf diverse Datentypen
• Standardisierung und Dokumentation von Analyseverfahren
• Entwicklung von Dashboards mit interaktiven Grafiken und Tabellen (R/Shiny)
Entwicklung von Datenmanagement-/Softwarelösungen
• Erfassung und Dokumentation der Nutzeranforderungen und Prozessen
• Definition von Use Cases und Prozessoptimierung
• Entwicklung von (relationalen) Datenmodellen
• Entwicklung von Software-Prototypen (in Zusammenarbeit mit Informatikern)
• Iterative Umsetzung der Nutzeranforderungen, agiles Projektmanagement
• Validierung und Integration von heterogenen Daten
• Standardisierung und Dokumentation von Arbeitsabläufen
• Dokumentation und Präsentation von Projektergebnissen
• Erarbeitung von Trainingsmaterial
• Nutzerschulungen
Software Evaluierung
• Erfassung und Dokumentation der Nutzeranforderungen
• Evaluierung möglicher Softwarelösungen
• Dokumentation der evaluierten Software, Darstellung der Vor- und Nachteile, Empfehlungen für einzelne Lösungen
• Einführung der Software mit Trainingseinheiten
Spotfire Programmierung/Reporting oder R-(Shiny) Programmierung
• Erfassung und Dokumentation der Nutzeranforderungen
• Integration von unterschiedlichen Daten (aus Datenfiles oder Datenbanken)
• Datenkomprimierung und Datenvisualisierung (Listen, Ausgabe statistischer Werte, graphische Visualisierung wie Line-/Pie-/Barcharts, Box-/Scatterplots, Heatmaps, Dendrogramme)
• Datenanalysen: Korrelationsanalysen, Clustering, allgemeine statistische Auswertung
• Aufarbeitung der Daten für die Darstellung via Web
• Präsentation von Projektergebnissen
• Schulung in der Nutzung der erarbeiteten Lösungen
Evaluierung öffentlich verfügbarer Daten
• Erfassung der internen Fragestellungen
• Datenbankrecherchen
• Zusammenstellung von relevanten Datenquellen oder einzelnen Datensätzen
• Integration proprietärer und öffentlich verfügbarer Daten
• Dokumentation der Ergebnisse
Persönliche Daten
- Deutsch (Muttersprache)
- Englisch (Fließend)
- Europäische Union
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