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Senior Data Scientist

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  • 08.02.2026
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Kurzvorstellung

Senior Data Scientist & ML/GenAI Engineer mit Promotion in Informatik und über 10 Jahren Erfahrung in Machine Learning, LLMs, RAG, Recommender Systems und produktiven KI-Systemen.

Geschäftsdaten

 Gewerbetreibend
 Steuernummer bekannt

Qualifikationen

  • Anomaly Detection
  • Computer Vision1 J.
  • Data Science5 J.
  • Document Retrieval
  • Graph Theory
  • Large Language Models1 J.
  • Maschinelles Lernen
  • NLP
  • Recommender Systems

Projekt‐ & Berufserfahrung

Senior Data Scientist - Text Classification, NLP
Kundenname anonymisiert, Koeln
5/2025 – 6/2025 (2 Monate)
Chemieindustrie
Tätigkeitszeitraum

5/2025 – 6/2025

Tätigkeitsbeschreibung

Objective: classifying call trascription with a multi-class classifier. The labels were nested in a hierarchy.
Achievement: The solution involved an emsamble of binary classifiers, working with a class hieararchy (hierarchical classifier, OneVsRestClassifier). The preprocessing involved topic extraction (keywords) to enrich the features, as well as obtaining a number of embeddings (OpenAI API, QWEN, etc.)

Eingesetzte Qualifikationen

Data Science, Large Language Models, Machine Learning, Machine Learning Engineer

Senior Data Scientist
Kundenname anonymisiert, Munich
11/2024 – 6/2025 (8 Monate)
IT & Entwicklung
Tätigkeitszeitraum

11/2024 – 6/2025

Tätigkeitsbeschreibung

Objective: To create a multi-agentic system, supported by a Knowledge Graph, that
automates the process of drafting a research paper. The system used multiple experts
(OpenAI models) that ”collaborated” during the process of document drafting. The
whole process was supported by a Knowledge Graph out of which we extracted useful
information.

Eingesetzte Qualifikationen

Data Science, Machine Learning Engineer, Large Language Models, Natural Language Processing

Senior Data Scientist - Computer Vision
Kundenname anonymisiert, Tel Aviv
2/2024 – 2/2025 (1 Jahr, 1 Monat)
IT & Entwicklung
Tätigkeitszeitraum

2/2024 – 2/2025

Tätigkeitsbeschreibung

Objective: given a spectral image that depicts the value of the sensors’s readings,
classify the signals and identify novelties (anomalies).
Approach: Given that there was not sufficient labeled data, I had to rely on self-
supervised machine learning paradigms. To satisfy the customer’s request for fast
processing, I utilized one of the YOLO architectures. The system was developed
with the mmyolo framework.

Eingesetzte Qualifikationen

Data Science, Machine Learning Engineer, Computer Vision, Machine Learning

Senior Data Scientist - RAG system, chatbot
Kundenname anonymisiert, Munich
2/2024 – 9/2024 (8 Monate)
IT & Entwicklung
Tätigkeitszeitraum

2/2024 – 9/2024

Tätigkeitsbeschreibung

Objective: an LLM chatbot to help with HR-related inquiries.
Approach: I led the development of an advanced Retrieval-Augmented Generation
(RAG) system aimed at improving HR data retrieval processes. This system utilizes
the Milvus Vector Similarity Search Database and OpenAI’s API to efficiently source
and integrate extensive HR-related data, enabling it to respond to a broad spectrum
of HR inquiries.
Used: Langchain, Langraph, MCP, Agentic frameworks, dspy

Eingesetzte Qualifikationen

Data Science, Large Language Models, Machine Learning, Natural Language Processing

Senior Data Scientist - Recommender System
Kundenname anonymisiert, Munich
8/2021 – 9/2023 (2 Jahre, 2 Monate)
Medienbranche
Tätigkeitszeitraum

8/2021 – 9/2023

Tätigkeitsbeschreibung

Developing a Recommender System powering one of the largest Audio on Demand platforms in Germany.

Eingesetzte Qualifikationen

Data Science, Machine Learning Engineer, Machine Learning

Senior Data Scientist
Kundenname anonymisiert, Munich
8/2021 – 7/2023 (2 Jahre)
IT & Entwicklung
Tätigkeitszeitraum

8/2021 – 7/2023

Tätigkeitsbeschreibung

Design and implementation of a Recommender System powering one of the most popular German video- and audio-on-demand platforms, with hundreds of thousands item in the catalogue-pool.

Eingesetzte Qualifikationen

Data Science

Senior Data Scientist - Anomaly Detection
Kundenname anonymisiert, Berlin
4/2021 – 8/2021 (5 Monate)
Banken
Tätigkeitszeitraum

4/2021 – 8/2021

Tätigkeitsbeschreibung

Objective: Fraud detection.
Approach: I designed and developed a fraud detection model for a Middle-Eastern
Buy-Now Pay-Later platform. A critical step for this client involved data pre-
processing, during which I employed a graph-based approach to identify cliques of
fraudsters. This was the first successful machine learning project for this client.

Eingesetzte Qualifikationen

Data Science, IDS (Intrusion Detection System), Machine Learning

Senior Data Scientist - Debt Collection
Kundenname anonymisiert, Hamburg
9/2019 – 4/2020 (8 Monate)
Banken
Tätigkeitszeitraum

9/2019 – 4/2020

Tätigkeitsbeschreibung

Objective: To predict the likelihood of loan repayment by bank customers, aiding
in their segmentation for tailored communication strategies (email, SMS, or phone
calls).
Achievement: Created a behavioral scoring machine learning model, now incorporated
into Receeve’s collection approach.

Eingesetzte Qualifikationen

Data Science, Machine Learning Engineer, Machine Learning

Senior Data Scientist - Pricing Engine
Kundenname anonymisiert, New York
4/2018 – 12/2018 (9 Monate)
Dienstleistungsbranchen (Service)
Tätigkeitszeitraum

4/2018 – 12/2018

Tätigkeitsbeschreibung

Objective: To predict vehicle transportation prices, providing dispatchers with a
reliable basis for pricing.
Achievements: Enhanced the machine learning model’s accuracy by approximately
40% through advanced feature engineering and implementing a two-tiered regression
strategy, combining residual and standard regression techniques powered by XGBoost.

Eingesetzte Qualifikationen

Data Science, Machine Learning Engineer

Weitere Projekt‐ & Berufserfahrung anzeigen

Zertifikate

Design and Implementation of State of the Art Recommender Systems
2022

Ausbildung

P. in Computer Science
P. in Computer Science
2012
Konstanz

Über mich

Ich bin Senior Data Scientist / ML Engineer / GenAI Engineer mit Promotion in Informatik und langjähriger Erfahrung in der Entwicklung, Skalierung und dem produktiven Betrieb von Machine-Learning- und KI-Systemen. Mein Schwerpunkt liegt auf klassischem Machine Learning, Deep Learning, LLMs, Retrieval-Augmented Generation (RAG, inkl. Graph-RAG), Agentic AI, Recommender Systems und Knowledge Graphs.

Ich habe End-to-End-ML-Pipelines umgesetzt – von Datenaufbereitung (ETL/ELT, Spark, Hadoop), Feature Engineering, Modelltraining und -evaluation bis hin zu Deployment, Monitoring und Optimierung. Zu meinen Projekten zählen u. a. ein Recommender System im Produktivbetrieb (ARD Audiothek), Betrugs- und Anomalieerkennung, Pricing Engines, graphbasierte Vorhersagemodelle sowie LLM-gestützte Assistenzsysteme für Unternehmensanwendungen.

Technologisch arbeite ich primär mit Python (PyTorch, TensorFlow/Keras, scikit-learn, XGBoost/LightGBM), Graph Neural Networks (PyTorch Geometric), Vektordatenbanken (Milvus, Pinecone) und Streaming-Technologien (Kafka). Im GenAI-Umfeld habe ich praktische Erfahrung mit Prompt Engineering, RAG-Architekturen, LoRA/PEFT, LLM-Evaluation, Retrieval-Optimierung sowie Multi-Agent-Systemen (LangChain, LangGraph, LlamaIndex, dspy).

Ich verfüge über umfassende Cloud-Erfahrung:
AWS (SageMaker, Bedrock, Lambda, ECS, Redshift, Personalize),
GCP (BigQuery, Vertex AI, Recommender Systeme, Agent Development Kit),
sowie Azure Databricks für verteilte Datenverarbeitung. Containerisierung und Betrieb erfolgen u. a. mit Docker und Kubernetes.

Ich verbinde starke analytische Fähigkeiten mit Engineering-Mindset, arbeite sicher in agilen Teams und bringe komplexe KI-Systeme zuverlässig von der Idee in den Produktivbetrieb.

Weitere Kenntnisse

Machine Learning, Deep Learning, Generative AI, Large Language Models (LLM), Retrieval-Augmented Generation (RAG), Graph-RAG, Agentic AI, Recommender Systems, Knowledge Graphs, Graph Neural Networks (GNN), Feature Engineering, Model Evaluation, Hyperparameter Optimization, Prompt Engineering, LoRA, PEFT, Vector Search, Embeddings, Similarity Search, NLP, Information Retrieval, Anomaly Detection, Fraud Detection, Pricing Models, ETL, ELT, Big Data, Distributed Computing, Apache Spark, Hadoop, Kafka, Data Pipelines, Python, PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, XGBoost, LightGBM, MLOps, Model Deployment, Docker, Kubernetes, AWS, SageMaker, Bedrock, GCP, Vertex AI, BigQuery, Azure Databricks

Persönliche Daten

Sprache
  • Englisch (Muttersprache)
  • Deutsch (Fließend)
Reisebereitschaft
auf Anfrage
Arbeitserlaubnis
  • Europäische Union
  • Schweiz
  • Vereinigte Staaten von Amerika
Home-Office
bevorzugt
Profilaufrufe
561
Alter
39
Berufserfahrung
16 Jahre und 3 Monate (seit 11/2009)
Projektleitung
8 Jahre

Kontaktdaten

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