Data Science Consultant | Software Engineer | Predictive Analytics, Optimization | Python, Java
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- 0 Referenzen
- 100‐150€/Stunde
- 1020 Wien
- DACH-Region
- de | en
- 23.10.2026
- Contract ready
Kurzvorstellung
Geschäftsdaten
Qualifikationen
Projekt‐ & Berufserfahrung
1/2026 – offen
Tätigkeitsbeschreibung
SaaS-Produkt für agentenbasiertes Content-Schreiben und -Optimieren für SEO, GEO und SEA.
- Anforderungsdefinition, Entwicklung
- Crawling-Pipeline, Content-Generierung und -Optimierung
- Content-Qualitäts-Score auf Basis eines in Marketing Science publizierten Modells, Portierung der R-Referenzimplementierung nach Python
- LLM-Integration (OpenAI API), Content-Klassifikation mit Jev
Technologien: Python, uv, pytest, React, Vite, Vitest, OpenAI API, Jev
Mathematische Optimierung, Large Language Models, Textklassifikation, Full Stack Developer, Test Automation, Backend, Front End, Python, Saas, React (JavaScript library), Requirement Analyse
1/2025 – 9/2025
Tätigkeitsbeschreibung
Datenbasierte Potenzialanalyse zur Bestell- und Bestückungsoptimierung von Schuhgrößen für einen Händler mit über 300 Mio. € Umsatz.
- Quantifizierung des Umsatzpotenzials durch Reduktion von Out-of-Stock-Situationen (Lost Sales)
- Abschätzung des Verbesserungspotenzials bei Abverkaufsquoten und der Effizienzgewinne durch einen standardisierten Einkaufsprozess
- Ergebnis: analytische Grundlage für Optimierungsentscheidungen im Einkauf
Technologien: Python, pandas, statsmodels, scikit-learn
Predictive Analytics, Pandas, Data Science, Python
1/2023 – 12/2023
Tätigkeitsbeschreibung
Architektur, Konzeption und Entwicklung von Cloud-Services für die Lizenzverwaltung digitaler Fahrzeug-Extras in einer komplexen Microservice-Landschaft (Scrum-Team).
- Microservices geschnitten nach Domain Driven Design mit hexagonaler Servicearchitektur
- Event-basierte Integration über Kafka, Anbindung über API-Gateway
- Deployment über GitHub Actions auf Kubernetes, Monitoring über Datadog
Technologien: Kotlin, Java, Spring Boot, Gradle, REST, Kafka, Kong, Kubernetes, Helm, GitHub Actions, Datadog
Representational State Transfer (REST), Apache Kafka, Business Process Model and Notation, Continuous Delivery, Continuous Integration, Docker, Gradle, Java (allg.), Kotlin, Kubernetes, Spring Framework
5/2022 – 12/2024
Tätigkeitsbeschreibung
Begleitung einer strategischen Anpassung des Erlösmodells bei einer Beschaffungsagentur mit über 1 Mrd. € jährlichem Beschaffungsvolumen.
- Simulationsmodell für kurz- und langfristige Umsatzeffekte von Preisänderungen
- Kurz- und langfristige Umsatz-Forecasts
- Integration in Controlling- und Marketingprozesse
- Ergebnis: seither fester Bestandteil strategischer Preisentscheidungen
Technologien: Excel, Power Query, Python
Microsoft Excel, Prozessberatung, Data Science, Preiskalkulation
3/2022 – 3/2025
Tätigkeitsbeschreibung
Optimierung größenspezifischer Bestellmengen für Saisonware bei einem Händler mit über 200 Mio. € Umsatz.
- Hierarchisches Bayessches Nachfragemodell zur Schätzung größenspezifischer Nachfrageverteilungen
- Integration der Größenschlüssel in die saisonale Einkaufs- und Bestückungsplanung
- Experimente zur Validierung der Verbesserungen im Vertrieb
- Ergebnis: weniger Out-of-Stock-Situationen, bessere Abverkaufsquoten bei Bestellung nach Modell-Vorhersagen
Technologien: Python, PyMC, pandas, statsmodels, scikit-learn
Business Analysis, Data Science, Kundenanalyse, Mathematische Optimierung, Pandas, Predictive Analytics, Prozessoptimierung, Python
2/2022 – 9/2022
Tätigkeitsbeschreibung
Entwicklung und Betrieb einer Middleware zwischen Frontend- und Backend-Systemen (Scrum-Team).
- Orchestrierung von Geschäftsprozessen zur Neukundenaktivierung bzw. zum Upsell bei Bestandskunden mit BPMN
- Harmonisierung heterogener APIs (REST und SOAP)
Technologien: Java, Jakarta EE, Maven, Camunda, REST, SOAP, Redis, Docker, AWS EC2, ELK/Kibana
Representational State Transfer (REST), Amazon Web Services (AWS), Business Process Model and Notation, Docker, Java (allg.), Prozessberatung, SOAP
2/2021 – 1/2022
Tätigkeitsbeschreibung
Automatisierung von Buchung und Abwicklung von Glasfasertarifen und -anschlüssen (Scrum-Team).
- Prozessautomatisierung mit BPMN
- Anbindung von Randsystemen über REST und SOAP
Technologien: Java, Spring Boot, Maven, Camunda, REST, SOAP, Docker, Kubernetes
Docker, Java (allg.), SOAP, Kubernetes, Representational State Transfer (REST), Prozessberatung
4/2018 – 12/2024
Tätigkeitsbeschreibung
Konzeption, Aufbau und Betrieb eines End-to-End-Systems für 30.000+ Leads jährlich, 100+ Produkte und 500+ Vertriebsteams.
- Transparente, regelbasierte Scoring- und Routing-Logik, deutschlandweites Routing an Versicherungsagenturen
- Kontrollierte Experimente zur Identifikation von Conversion-Treibern, laufende Weiterentwicklung der Logik
- Definition und Tracking von KPIs, integriertes Reporting und Controlling
- Aufbau eines Lead-Marktplatzes für externe Agenturen als neue Erlösquelle zur Refinanzierung der Lead-Akquisekosten
- Ergebnis: kürzere Reaktionszeiten, höhere Conversion Rates
Technologien: Java, Java EE / Jakarta EE, Maven, Angular, Camunda, REST, Python, statsmodels
Representational State Transfer (REST), Angular, Backend, Business Process Model and Notation, Continuous Delivery, Continuous Integration, Controlling, Data Science, Full-Stack, Java (allg.), JavaScript, Kundenanalyse, Lead-Management, Prozessberatung, Prozessoptimierung, Python, Reporting, Software engineering / -technik, Unternehmensberater Geschäftsprozessoptimierung
Ausbildung
Wirtschaftsuniversität Wien
Wien
Universität Wien
Wien
Universität Wien
Wien
Über mich
SCHWERPUNKTE
• Prognose und Optimierung: Nachfrage- und Umsatzprognosen, Preis- und Szenario-Simulation, Bestands- und Einkaufsoptimierung
• Predictive Analytics für Vertrieb und Kundenbindung: Lead-Scoring, Churn- und Expansion-Prognose, Account- und Lead-Priorisierung, kontrollierte Experimente und Impact-Messung
• Softwarearchitektur und Systemintegration: Microservices, APIs, Datenpipelines, Prozessautomatisierung
• Produktentwicklung end-to-end: Anforderungen, Entwicklung, Betrieb und Support eigener SaaS-Produkte
AUSGEWÄHLTE PROJEKTE
• Preis-Szenario-Simulation und Umsatz-Forecasting für eine öffentliche Beschaffungsagentur (über 1 Mrd. € Beschaffungsvolumen), seither fester Bestandteil strategischer Preisentscheidungen
• Hierarchisches Bayessches Nachfragemodell zur Größenoptimierung für einen Modehändler (über 200 Mio. € Umsatz), integriert in die saisonale Einkaufsplanung; Lost-Sales-Potenzialanalyse für einen Schuhhändler (über 300 Mio. € Umsatz)
• Lead-Management-System für einen großen deutschen Versicherer: Scoring und Routing von 30.000+ Leads jährlich, kontrollierte Experimente zu Conversion-Treibern
• Software Architect für Microservices bei einem großen deutschen Fahrzeughersteller (Kotlin, Spring Boot, Kafka, Kubernetes)
• Prozessautomatisierung und API-Integration bei einem großen deutschen Telekommunikationsanbieter (Camunda, BPMN)
ARBEITSWEISE
Ich beginne mit einer Daten- und Prozessanalyse und der klaren Ziel-Definition, baue zuerst einen schlanken Prototyp bzw. MVP um die Verbesserung Effekt gegenüber dem Status quo zu messen. Danach integriere die Erkenntnisse oder Modelle mit bestehenden Systemen und Abläufen, damit sie im Tagesgeschäft genutzt werden, nicht nur in Präsentationen.
KENNTNISSE
• Data Science: Python, pandas, polars, scikit-learn, statsmodels, PyMC, lifelines, TensorFlow
• Methoden: Bayessche Modelle, Machine Learning, Survival-Analyse, Simulation, mathematische Optimierung, Experimentdesign
• Anwendungen: Churn-Prognose, Lead-Scoring, Forecasting, Preisoptimierung
• KI: LLM-Integration, AI Agents, Deep Generative Models
• Engineering: Java, Kotlin, TypeScript, Spring Boot, Jakarta EE, FastAPI, Node.js, React, Angular
• Daten & Integration: SQL, PostgreSQL, MongoDB, Elasticsearch, Kafka, REST/SOAP, ETL, Camunda/BPMN, n8n
• DevOps: Docker, Kubernetes, AWS, CI/CD, Datadog, ELK
Weitere Kenntnisse
• Anwendungen: Churn- und Expansion-Prognose, Lead-Scoring, Nachfrage- & Umsatzforecasting, Preisoptimierung, Segmentierung
• Programmiersprachen: Python, Java, TypeScript/JavaScript, Kotlin
Data Science pandas, polars, NumPy, scikit-learn, statsmodels, PyMC, lifelines, TensorFlow, PyTorch, Jupyter, matplotlib, seaborn
• Analytische KI: Prädiktive und präskriptive Modelle für operative Entscheidungen
• Generative KI: LLM-Integration, Agentic Workflows, Deep Generative Models für synthetische Daten
• Reporting & BI: Dashboards/Reporting, deskriptive Analysen, Metabase, Excel, Power Query
• Datenbanken: SQL, PostgreSQL, MySQL, Oracle, SQLite, MongoDB, Elasticsearch, Redis
• Backend / Frontend: Spring Boot, Jakarta EE / Java EE, FastAPI, Node.js/Express, React, Angular
• Architektur & Integration: Microservices, hexagonale Architektur, Datenmodellierung, Messkonzepte, Datenpipelines (ETL), REST/SOAP-APIs, Kafka, Business Process Automation (BPMN, DMN, Camunda), Workflow-Automatisierung (n8n)
• DevOps & Infrastruktur: Docker, Kubernetes, Helm, AWS, Linux, CI/CD (GitHub Actions, Jenkins, Bamboo), Git/GitHub, Monitoring (Datadog, ELK/Kibana)
• Build & Test: Maven, Gradle, uv, vite, JUnit, Jasmine, Pytest, Unit- und Integrationstests, TDD, BDD
• Tools: IntelliJ IDEA, VS Code, Eclipse, Dev Containers, Claude Code
• Projektvorgehen: Agile Methoden (Scrum, Kanban, SAFe), Anforderungsanalyse, Prototyping, MVP-Scoping
• Branchen: Handel (Mode, Schuhe), Versicherung, Telekommunikation, Automotive, öffentliche Beschaffung, B2B SaaS
Persönliche Daten
- Deutsch (Muttersprache)
- Englisch (Fließend)
- Europäische Union
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