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Mathematiker | R&D-Ingenieur | Data Scientist

zuletzt online vor 8 Tagen
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  • 06.08.2026
  • Contract ready

Kurzvorstellung

Mathematiker-Data Scientist und R&D-Ingenieur mit nachweisbarer Expertise – von der Modellierung bis zur produktionsreifen Software. Über 3 Jahre Erfahrung in der Entwicklung durchgängiger Datenpipelines für reale Messdaten. Portfolio: Link im Profil

Geschäftsdaten

 Freiberuflich
 Steuernummer bekannt

Qualifikationen

  • Data Analyst
  • Data Science3 J.
  • Datenanalyse
  • Forschung & Entwicklung4 J.
  • Machine Learning Engineer
  • Mathematik
  • Python-Programmierer
  • Risikoanalyse
  • Signalverarbeitung
  • Simulink

Projekt‐ & Berufserfahrung

Data Scientist & R&D-Ingenieur (Projekt)
Universität Passau, Passau
11/2024 – 3/2026 (1 Jahr, 5 Monate)
IT & Entwicklung
Tätigkeitszeitraum

11/2024 – 3/2026

Tätigkeitsbeschreibung

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Ein Blick in Code und Ergebnisse sagt mehr als Worte:

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Eingesetzte Qualifikationen

Forschung & Entwicklung, Machine Learning, Web Entwicklung

Data Scientist & R&D-Ingenieur (Vollzeit) (Festanstellung)
Institut für Angewandte Physik, Nischni Nowgorod
7/2021 – 11/2024 (3 Jahre, 5 Monate)
IT & Entwicklung
Tätigkeitszeitraum

7/2021 – 11/2024

Tätigkeitsbeschreibung

· Konzeption und Entwicklung einer durchgängigen Sensor-Datenverarbeitungsanwendung; Verkürzung der Verarbeitungszeit um den Faktor 40 (von 10 Std. auf 15 Min.) durch die Ablösung vollständig manueller, datensatzspezifischer Abläufe durch eine automatisierte Lösung
· Entwicklung einer domänengetriebenen Methodik zur Datenmodellierung und -verarbeitung für die Bereinigung, Segmentierung und Extraktion repräsentativer statistischer Merkmale aus über 2,1 Milliarden Zeitreihendatenpunkten; dadurch zuverlässige Analyse seltener Ereignisse anhand langfristiger Feldmessungen
· Entwicklung eines ML-Modells zur prädiktiven Risikobewertung, das 52% seltener Gefahrenereignisse korrekt vorhersagte; anschließend zur Verbesserung der maritimen Betriebssicherheit kommerzialisiert
· Ableitung eines neuartigen analytischen Modells zur Wahrscheinlichkeitsschätzung seltener Ereignisse in komplexen stochastischen Zeitreihendaten
· Einwerbung von 130.000 € an wettbewerblich vergebenen Fördermitteln; verständliche Aufbereitung und Vermittlung komplexer technischer Ergebnisse auf 19 internationalen Konferenzen und in zwei begutachteten Publikationen

Eingesetzte Qualifikationen

Forschung & Entwicklung, Data Science

Ausbildung

M.Sc. (Master)
Computational Mathematics
Universität Passau
2026
Passau, Deutschland
B.Sc. (Bachelor)
Fundamentale Mathematik
Higher School of Economics
2023
Moskau, Russland

Über mich

Jedes Math-Modell hat einen Punkt, an dem die Realität nicht mehr mit den Annahmen übereinstimmt. Ich vertraue seinem Ergebnis erst, wenn ich diesen Punkt gefunden habe. Der eigentlich interessante Teil ist nicht der Bau des Modells, sondern zu erkennen, wo es sich unbemerkt geirrt hat, zu beweisen, warum, und herauszufinden, wie man es behebt.

Weitere Kenntnisse

Machine Learning (ML-Pipelines), Datenanalyse, Prädiktive Risikomodellierung, Automatisierung, Statistik, Anomalieerkennung, Zeitreihenanalyse, Signalverarbeitung, Big Data, Korrelationsanalyse, Stochastik, Numerische Methoden, Scientific Computing, Datenvisualisierung, Simulation und Modellierung

Persönliche Daten

Sprache
  • Russisch (Muttersprache)
  • Deutsch (Fließend)
  • Englisch (Fließend)
Reisebereitschaft
Nähe des Wohnortes
Arbeitserlaubnis
  • Europäische Union
Home-Office
bevorzugt
Profilaufrufe
27
Alter
25
Berufserfahrung
5 Jahre und 1 Monat (seit 07/2021)

Kontaktdaten

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