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Skills
Kurzprofil:
Seit mehr als 5 Jahren bin ich als Data Scientist & Data Engineer im universitären und industriellen Umfeld tätig. Zu meinen Projekterfahrungen zählen insbesondere die Planung und Implementierung cloud-basierter End-to-End Daten- und Machine Learning Pipelines. Des weiteren besitze ich fortgeschrittene Kenntnisse in der Recherche, Modellierung und zielgerichteten Evaluierung von forgeschrittenen Machine Learning Ansätzen wie Deep Learning sowie deren Live-Betrieb. Ich habe besondere Kenntnisse in der performanten Verarbeitung großer Mengen an Zeitreihendaten für die vorausschauende Fahrzeug- bzw. Maschinenwartung.
Toolstack (auswahl):
Python, Scikit-Learn, Spark (Pyspark), Tensorflow, Keras, Scipy, Numpy, Pandas, Koalas, Docker, Azure Databricks, Deltalake, DataFactory, Mlflow, Flask, Git, Azure DevOps, CosmosDB, Confluence, Plotly Dash, Jupyter, Java, C++, Andoid, Latex, Linux, MS Office: Excel, Powerpoint, Word.
Ich biete:
Ich arbeite zuverlässig, gewissenhaft und präzise.
Seit mehr als 5 Jahren bin ich als Data Scientist & Data Engineer im universitären und industriellen Umfeld tätig. Zu meinen Projekterfahrungen zählen insbesondere die Planung und Implementierung cloud-basierter End-to-End Daten- und Machine Learning Pipelines. Des weiteren besitze ich fortgeschrittene Kenntnisse in der Recherche, Modellierung und zielgerichteten Evaluierung von forgeschrittenen Machine Learning Ansätzen wie Deep Learning sowie deren Live-Betrieb. Ich habe besondere Kenntnisse in der performanten Verarbeitung großer Mengen an Zeitreihendaten für die vorausschauende Fahrzeug- bzw. Maschinenwartung.
Toolstack (auswahl):
Python, Scikit-Learn, Spark (Pyspark), Tensorflow, Keras, Scipy, Numpy, Pandas, Koalas, Docker, Azure Databricks, Deltalake, DataFactory, Mlflow, Flask, Git, Azure DevOps, CosmosDB, Confluence, Plotly Dash, Jupyter, Java, C++, Andoid, Latex, Linux, MS Office: Excel, Powerpoint, Word.
Ich biete:
- Explorative Datenanalyse
- Requirements Engineering datengetriebener Produkte
- Finden und Entwickeln von Usecase- sowie Businesscases für die datengetriebene Wertschöpfung
- Recherche, Implementierung, Evaluierung und Qualitätssicherung von Machine Learning Modellen
- Design und Implementierung von End-to-End Data- und Machinne Learning Pipelines
- Projektplanung & Dokumentation
Ich arbeite zuverlässig, gewissenhaft und präzise.
Projekthistorie
04/2022
-
bis jetzt
Senior Data Manager / Sterward
BASF
(>10.000 Mitarbeiter)
Industrie und Maschinenbau
- Data lineage automation
- Implementation of data lineage automation solutions
- Lean process management
- Risk analysis
- Projekt requirement analysis
01/2022
-
03/2022
Data Scientist / Data Engineer
Magna Powertrain
(1000-5000 Mitarbeiter)
Automobil und Fahrzeugbau
- Entwicklung von Machine Learning Ansätzen zur Präzisierung von Qualitätskontrollen in der Produktion
- Implementierung von ETL Pipelines
- Migration großer Sensordaten-Bestände aus einem Legacy-System in eine skalierbare Datenpipeline
- Entwicklung von speziellen Evaluations Methoden zur Gütebewertung der entwickelten Machine Learning Modellen und deren Anwendung auf Felddaten
- Usecase Entwicklung zur Datengetriebenen Wertschöpfung
- Coaching
10/2021
-
12/2021
Machine Learning Engineer
Munich Re
(>10.000 Mitarbeiter)
Versicherungen
- Entwicklung von Machine Learning Modellen
- Natural Language Processing
- Name Entity Recognition
- Word Concept Mining
- Verbesserung von bestehenden Machine Learning Modellen
- Migration of data to an Azure Cosmos-DB NoSQL Database
- Evaluierung von Machine Learning Modellen
- Machine learning operations
03/2021
-
09/2021
Data Scientist
Rösler Tyre Innovators
(50-250 Mitarbeiter)
Industrie und Maschinenbau
01/2019
-
12/2020
Data Scientist / Machine Learning Engineer
Daimler TSS
(1000-5000 Mitarbeiter)
Automobil und Fahrzeugbau
- Recherche, Implementierung und Evaluierung von Machine Learning Modellen
- Konzeptionierung, Implementierung und Testing von Datenpipelines zur Aufbereitung und Nutzbarmachung von Datenquellen
- Technische Planung, Entwicklung und Koordination von Machine Learning Projekten im Bereich der Prädiktiven Fahrzeugwartung
- Inbetriebnahme bzw. Deployment von Machine Learning Modellen in Live-Systemen
- Projekt- und Kundenakquise, Indentifikation von Use Cases, Aufwandschätzung und Angebotserstellung
- Datenexploration und -Analyse, Projektdokumentation und Reporting
- Kommunikation und Koordination von Schnittstellen in Projekten zwischen Auftraggebern, interen Teams und externen Dienstleistern
- Durchführung von Fachvorträgen in Expertengremien
02/2018
-
11/2018
Data Scientist
Mycronex AG
(< 10 Mitarbeiter)
Industrie und Maschinenbau
Aufbau einer Dateninfrastruktur zur Fernwartung von Reifensensordaten. Extraktion, Bereinigung und Aggregation von Sensordaten aus Legacy-Systemen und Überführung in eine modernere Infrastruktur. Explorative Datenanalysen und statistische Ursachenforschung zu Sensorausfällen. Entwicklung eines Monitoring-Systems zur Überwachung von Reifenzuständen für verschiedene Stakeholder wie Flottenmanager oder Wartungstechniker.
01/2018
-
03/2018
Data Analyst
Small Improvements
(10-50 Mitarbeiter)
Internet und Informationstechnologie
Entwicklung einer prototypischen Datenpipeline zur Datenaufbereitung, Feature-Extraktion und Durchführung von Sanity-Checks zur Analyse von Kundenpräferenzen, Customer-Segmentation sowie Vorhersage von Customer-Churn mit dem Ziel, das Sales-Team zielgerichteter bei der Kundenpflege zu unterstützen.
Reisebereitschaft
Weltweit verfügbar
Ich bin reisebereit. Für die meisten Tätigkeiten bevorzuge ich Remotarbeit und einee Auslastung von 80-100%.
