Consultant Data Science
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- DACH-Region
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- 23.09.2026
- Contract ready
Kurzvorstellung
Geschäftsdaten
Qualifikationen
Projekt‐ & Berufserfahrung
2/2026 – 4/2026
Tätigkeitsbeschreibung
KI-basierte Web App für Preisvorhersagen
Zur Unterstützung der Vetriebsmitarbeiter des Kunden in Preisverhandlungen wurde eine KI basierte Web App entwickelt, die eine zuverlässige Bepreisung neuer / modifizierter Produkte in Echtzeit ermöglicht. Die Lösung wurde in Databricks umgesetzt und beinhaltete insbesondere: eine Daten- und Machine Learning Pipeline für automatisierte Datenaufnahme und prozessierung sowie Modelltraining, -validierung und -bereitstellung; den Model serving endpoint für das Hosting der Modelle; eine Databricks App für Modellanfragen und Anzeige von Preisempfehlungen für Produkte (inkl. vorhergesagter Preisverteilung, Konfidenzangaben, Preistreibern) in Echtzeit (Latenz im Millisekunden-Bereich); die Gewährleistung der Datensicherheit durch Microsoft Entra ID (SSO) und Databricks Governance; die Reproduzierbarkeit der Umgebung (dev/prod Databricks workspace) durch Einsatz von Infrastructure-as-Code sowie Git-Integration für Backend und Frontend.
Aufgaben in der Rolle als Data Scientist:
• Datenexploration und EDA-Report
• Datenprozessierung und Feature Engineering (Data Cleaning, Feature-Extraktion, Imputation, Feature-Selektion)
• Modellentwicklung: Implementierung, Training und Evaluation von Machine Learning Modellen für Vorhersage von Preisverteilungen (XGBoost, LightGBM, NGBoost, XGBoostLSS)
• Durchführung von MlFlow Experimenten für Logging von Modellmetriken und -artefakten
• Entwicklung der Machine Learning Pipeline für automatisiertes Training von XGBoost Quantilsmodellen, inkl. Tuning der Hyperparameter, Evaluation, Retraining und Bereitstellung der Modellartefakte für den Model serving endpoint
• Finalisierung der Databricks App (Streamlit) für Modellanfragen und Anzeige von Preisempfehlungen für Produkte
Databricks Machine Learning MLflow Explorative Datenanalyse
Explainable AI Python Spark
Datenanalyse, Machine Learning, Python
1/2026 – offen
Tätigkeitsbeschreibung
Entscheidungsunterstützung für die Projektplanung
klinischer Studien
Für den Kunden werden Use Cases zur Optimierung der Planung klinischer Studien umgesetzt. Dabei kommen sowohl Simulationsmodelle, als auch Machine Learning und Deep Learning
Modelle zum Einsatz.
Aufgaben in der Rolle als Data Scientist:
• Monte Carlo Simulationen für Trial Forecasting: Vorhersage des Verlaufs der Patienten Rekrutierung zur Optimierung der Planung des klinischen Studiendesigns
• Anwendung und Optimierung pharmakokinetischer/ pharmakodynamischer Neural Ordinary Differential Equations (Neural-ODE) Modelle für First in Human (FIH) Trials
• Präprozessierung von klinischen Studiendaten und explorative Datenanalyse
Projekt-Skills
Azure Machine Learning Python Azure DevOps Machine Learning
und Deep Learning Statistische Modelle Monte-Carlo Simulationen
Machine Learning, Python
8/2025 – 12/2025
Tätigkeitsbeschreibung
Für den Auftraggeber wurden Automatisierungslösungen für Azure Cloud Ressourcen
konzipiert und umgesetzt für Zwecke des Betriebs und der Wartung von kundenspezifischer Cloud Infrastruktur.
• Automatisierte Datenerfassung kundenspezifischer Azure Cloud Ressourcen und Konfigurationen in Jira Assets Configuration Management Database (CMDB)
• Automatisiertes Deployment von Wartungsplänen über kundenspezifischen Azure
Automation Account (Backups und Patches für virtuelle Maschinen und Datenbanken)
Aufgaben in der Rolle als Cloud Data Architect
• Konzipierung und Implementierung Betriebsautomatisierungen für Sicherungs- / Wartungspläne (Backups und Patches) mit Azure Automation Account und Jira Assets Configuration Management Database (CMDB)
• Terraform Templates für Deployment eines kundenspezifischen Automation Accounts
• Zentrale Verwaltungsdatenbank für Kunden, Projekte, Mitarbeiter, Applikationen, Templates für Automatisierungen (Konfigurationsvorgaben für Ressourcen des Kunden)
• Automatisierungslösung für on-schedule oder on-demand Datenerfassung kundenspezifischer Azure Cloud Ressourcen und Konfigurationen in Jira Assets CMDB via Python Runbooks, Azure Python SDK, Jira API
• Automatisiertes Deployment von Sicherungs-/ Wartungsplänen via Python Runbooks und ARM Templates nach Konfigurationsvorgaben in kundenspezifischer Jira Assets CMDB (Backups und Patches für virtuelle Maschinen und Datenbanken)
Azure Cloud Terraform Jira Assets Azure DevOps Azure Virtual
Machines Azure Automation Account Azure Backup Azure Update
Manager Python Azure Python SDK
Jira, Python, Microsoft Azure
4/2025 – 11/2025
Tätigkeitsbeschreibung
Erstellung eines automatisierten Liquiditätsforecast.
• Entwicklung, Training, Tuning und Evaluation von Modellen zur Vorhersage von
Liquiditätsitems auf täglicher oder wöchentlicher Basis
• Automatisierte Erstellung kohärenter, probabilistischer Forecasts
• Einrichtung eines Databricks Workspace und Erstellung der Machine Learning Pipeline
• Visualisierung der Vorhersagen in SAC Dashboard.
Python-Programmierer, SAP Analytics Cloud, Git, Python
9/2024 – 10/2024
Tätigkeitsbeschreibung
Anforderungsanalyse sowie Einrichtung einer Entwicklungsumgebung für Machine Learning Use Cases, Datenvalidierung und Explorative Datenanalysen.
- Erarbeiten der Datenanforderungen für Use Cases in der Qualitätssicherung
- Einrichtung Workspace in Azure ML Studio und Datenintegration mit Azure Synapse
- Validierung und Aufbereitung von Daten aus SAP und Produktionsanlagen (Sensordaten) mit PySpark
- Experimentelle Bestimmung der benötigten Datengranularität für Use Cases
- Explorative Datananlyse, Datenvisualisierung, Projektdokumentation
Apache Spark, Git, Python, Microsoft Azure
4/2024 – 3/2026
Tätigkeitsbeschreibung
Bereitstellung eines Klinik-Assistenten zur Vorhersage von Therapieverläufen.
- Entwicklung, Training, Evaluation von Modellen zur zeitabhängigen Vorhersage des
Abbruchs einer psychiatrischen Therapie mit klinischen Daten
- Feature Engineering mit Patientendaten
- Erstellung einer ML Pipeline zur Vorhersage in AWS Sagemaker
- Bereitstellung der ML Umgebung (Sagemaker Studio) mit Infrastructure as Code in AWS
- Visualisierung der Vorhersagen mit Streamlit Dashboard zur Entscheidungsunterstützung von Therapeuten
Docker, Git, Python, Amazon Web Services (AWS)
nicht angegeben
4/2021 – 3/2022
TätigkeitsbeschreibungLeitung von Vorlesungen und Seminaren zu Methoden der Sozialforschung, Statistik, Datenanalyse und Sozialstrukturanalyse. Betreuung von Abschlussarbeiten und Promotionen, Koordination von Forschungsprojekten.
nicht angegeben
10/2016 – 9/2023
TätigkeitsbeschreibungLeitung von Vorlesungen und Seminaren zu Methoden der Sozialforschung, Statistik, Datenanalyse und Sozialstrukturanalyse. Betreuung von Abschlussarbeiten und Promotionen, Koordination von Forschungsprojekten.
Zertifikate
Ausbildung
München
Mannheim
Mannheim
Über mich
Im Zentrum meiner Arbeit steht die Entwicklung innovativer ML-Pipelines und Vorhersagemodelle, die auf realen, oftmals sensiblen Datensätzen basieren. So unterstütze ich unter anderem klinische Einrichtungen mit Modellen zur Vorhersage von Therapieabbrüchen, wodurch Patientenbetreuung verbessert und Ressourcen effizienter eingesetzt werden können. Auch im Bereich Cash Flow Forecasting habe ich Modelle entwickelt, die Unternehmen dabei helfen, finanzielle Planungen präzise und zeitnah durchzuführen.
Meine Stärke liegt darin, komplexe Datenprozesse zu orchestrieren – von der Datenvorverarbeitung über Feature Engineering bis zur Modellvalidierung und dem Deployment in Cloud-Umgebungen. Dabei setze ich auf bewährte Technologien wie Python, Docker, AWS Sagemaker und Terraform, um robuste und skalierbare Lösungen zu realisieren.
Ich lege großen Wert auf eine enge Zusammenarbeit mit meinen Kunden, um deren individuelle Bedürfnisse zu verstehen und passgenaue Lösungen zu entwickeln, die nicht nur technisch überzeugen, sondern auch messbare geschäftliche Erfolge erzielen.
Weitere Kenntnisse
Neben meiner technischen Expertise habe ich umfassende Erfahrungen in der empirischen Sozialforschung gesammelt, einschließlich der Modellierung von Längsschnittdaten und komplexer statistischer Verfahren, was mir erlaubt, auch interdisziplinäre Projekte souverän zu begleiten.
Persönliche Daten
- Deutsch (Muttersprache)
- Englisch (Fließend)
- Französisch (Gut)
- Europäische Union
- Schweiz
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