Data Scientist

3/2025 – offen

Architektur und Wartung von über 30 ETL-Pipelines zur Datenaufnahme aus REST-APIs, Datenbanken und Cloud-Speichern unter Anwendung von Bronze-/Silver-/Gold-Datenmodellierungs­mustern.

Mitarbeit an der Entwicklung einer Healthcare-Datenplattform zur sicheren Aufnahme und Harmonisierung von Millionen von Patientendatensätzen über mehrere Krankenhaussysteme hinweg, mit Fokus auf Interoperabilität (FHIR, HL7).

Entwurf, Implementierung und Orchestrierung cloudbasierter Datenintegrationslösungen mit Databricks, Apache Spark und Azure-Services; Optimierung von Workflows mit Databricks Jobs und Azure Data Factory sowie Reduzierung der End-to-End-Ausführungszeit der Pipelines um ca. 43 %.

Leitung von Initiativen zu Data Governance und Metadatenmanagement über mehrere Datendomänen hinweg unter Einsatz von Microsoft Purview, einschließlich automatisiertem Scanning, Metadatenanreicherung und durchgängiger Datenherkunft (End-to-End Data Lineage).

Unterstützung von Analytics- und Reporting-Anwendungsfällen durch enge Zusammenarbeit mit Stakeholdern und Bereitstellung von Power-BI-Consumption-Layern.

Azure Synapse Analytics, Business Intelligence (BI), Databricks, Power Bi, Data Engineer

7/2023 – 12/2024

Entwicklung von ML-basierten Anomalieerkennungssystemen zur Echtzeitoptimierung von Brauprozessen durch die Kombination von überwachtem und unüberwachtem Lernen. Mit dem unsupervised Ansatz wurde eine Genauigkeit von über 70% erreicht, die mit supervised learning weiter verbessert wurde.

 Entwicklung von Predictive-Maintenance-Modellen zur Reduzierung von Ausfallzeiten und Kosten unter Verwendung verschiedener Deep-Learning-Ansätze wie LSTM, Autoencoder etc.

Projektentwickler, Projektleitung / Teamleitung (IT)

3/2023 – 7/2023

Patientenprognose für Arztpraxen: Multivariate Zeitreihenprognose der Anzahl neuer Patienten, die eine Arztpraxis aufsuchen, unter Verwendung eines neuronalen Netzwerkmodells (LSTM) mit Daten von Google Analytics

Projektentwickler