12.05.2026 aktualisiert
100 % verfügbar
Data Scientist / AI Engineer / Bioinformatician / Human Geneticist
Zürich, Schweiz
Weltweit
PhD, Molecular Medicine (summa cum laude)Über mich
Data Scientist, AI Engineer und Bioinformatiker mit PhD in Molecular Medicine. Ich verbinde Human Genetics, Multi-Omics, ML/Deep Learning, RAG/LLM-Workflows und robuste Datenpipelines – für wissenschaftliche, pharmazeutische und datengetriebene Projekte.
Skills
GitHub ActionsGCPChatGPTJavaScriptKünstliche IntelligenzLispData AnalysisZellkulturenZellbiologieKünstliche Neurale NetzwerkeMolekulares KlonenBash ShellBioinformatikBioanalytikMolekularbiologie
RAG & GenAI Engineering
Fundiertes Verstaendnis von Retrieval-Augmented Generation, semantischer Suche, Embeddings, Chunking, Grounding, Quellenbezug, Halluzinationsreduktion, Evaluationssets sowie iterativer Verbesserung der Antwortqualitaet. Praktische Arbeit mit Prompt-Strukturen, Kontextfenstern, Dokumentaufbereitung, Retrieval-Qualitaet, lokalen LLMs, Agenten-Workflows und token-effizienten AI-Systemen.
Python & REST-API-Entwicklung
Starke Kenntnisse in Python fuer Datenpipelines, REST-API-Entwicklung, SQL-Extraktion, Monitoring-/Reporting-Prototypen, Modellvalidierung, Fehleranalyse und reproduzierbare Workflows. Einsatz von Bash, PowerShell, Flask und Streamlit in produktionsnahen Umgebungen.
Data Science & Machine Learning
Umfangreiche Erfahrung in statistischer Modellierung, Feature Engineering, Modellbewertung, Fehleranalyse und wissenschaftlicher Visualisierung. Einsatz von scikit-learn, TensorFlow/Keras, PyTorch, CNNs sowie Werkzeugen wie matplotlib, plotly und ggplot2 in realen Projekten.
Cloud & DevOps
Zielstack-Verstaendnis fuer Cloud Platform Engineering auf Azure, Azure AI Foundry, Azure AI Search, Container Apps, Docker/Podman, Linux, Git, CI/CD-Pipelines, Test-Automatisierung, automatische Deployments, reproduzierbare Umgebungen sowie Monitoring-/Logging-Kontext und operative Dokumentation.
Security & regulierte Umgebungen
Erfahrung in regulierten pharmazeutischen Datenumgebungen mit Datenintegritaet, Nachvollziehbarkeit, Backup-/Monitoring-Kontext und technischer Dokumentation. Anschlussfaehigkeit an Azure-Netzwerkdienste, Firewall, vNET, Load Balancers, TLS-Verschluesselung und SSL-Zertifikaten.
Datenbanken & Data Systems
Kenntnisse in PostgreSQL, MySQL/MariaDB, MS SQL Server, Oracle, MongoDB und Neo4j. Einsatz fuer SQL-Extraktion, Joins, Reporting, Backup-Workflows, Datenqualitaetschecks und Pipeline-Zuverlaessigkeit.
LLM-Tooling & Frameworks
Praktische Erfahrung mit LangChain, LangFuse, NeMo Guardrails, SpringAI, LLM-Tracing, Observability und Open Telemetry fuer den Aufbau und die Ueberwachung von AI-Systemen.
Bioinformatik & HPC-Pipelines
Aufbau und Betrieb von Linux-/HPC-Pipelines fuer grosse Genomik-Datensaetze (10TB+) mit Bash, R/Bioconductor, Python, Git und Make-artiger Automatisierung. Durchfuehrung kompletter Computational-Biology-Workstreams fuer bulk RNA-seq, single-cell RNA-seq, ChIP-seq und ATAC-seq.
Technische Dokumentation & Wissenstransfer
Dokumentation von Schnittstellen, Annahmen, Entscheidungen und Failure Modes so, dass andere Teams Loesungen pruefen, betreiben und erweitern koennen. Erfahrung in der Uebersetzung unklarer wissenschaftlicher Fragestellungen in reproduzierbare, dokumentierte Pipelines.
Fundiertes Verstaendnis von Retrieval-Augmented Generation, semantischer Suche, Embeddings, Chunking, Grounding, Quellenbezug, Halluzinationsreduktion, Evaluationssets sowie iterativer Verbesserung der Antwortqualitaet. Praktische Arbeit mit Prompt-Strukturen, Kontextfenstern, Dokumentaufbereitung, Retrieval-Qualitaet, lokalen LLMs, Agenten-Workflows und token-effizienten AI-Systemen.
Python & REST-API-Entwicklung
Starke Kenntnisse in Python fuer Datenpipelines, REST-API-Entwicklung, SQL-Extraktion, Monitoring-/Reporting-Prototypen, Modellvalidierung, Fehleranalyse und reproduzierbare Workflows. Einsatz von Bash, PowerShell, Flask und Streamlit in produktionsnahen Umgebungen.
Data Science & Machine Learning
Umfangreiche Erfahrung in statistischer Modellierung, Feature Engineering, Modellbewertung, Fehleranalyse und wissenschaftlicher Visualisierung. Einsatz von scikit-learn, TensorFlow/Keras, PyTorch, CNNs sowie Werkzeugen wie matplotlib, plotly und ggplot2 in realen Projekten.
Cloud & DevOps
Zielstack-Verstaendnis fuer Cloud Platform Engineering auf Azure, Azure AI Foundry, Azure AI Search, Container Apps, Docker/Podman, Linux, Git, CI/CD-Pipelines, Test-Automatisierung, automatische Deployments, reproduzierbare Umgebungen sowie Monitoring-/Logging-Kontext und operative Dokumentation.
Security & regulierte Umgebungen
Erfahrung in regulierten pharmazeutischen Datenumgebungen mit Datenintegritaet, Nachvollziehbarkeit, Backup-/Monitoring-Kontext und technischer Dokumentation. Anschlussfaehigkeit an Azure-Netzwerkdienste, Firewall, vNET, Load Balancers, TLS-Verschluesselung und SSL-Zertifikaten.
Datenbanken & Data Systems
Kenntnisse in PostgreSQL, MySQL/MariaDB, MS SQL Server, Oracle, MongoDB und Neo4j. Einsatz fuer SQL-Extraktion, Joins, Reporting, Backup-Workflows, Datenqualitaetschecks und Pipeline-Zuverlaessigkeit.
LLM-Tooling & Frameworks
Praktische Erfahrung mit LangChain, LangFuse, NeMo Guardrails, SpringAI, LLM-Tracing, Observability und Open Telemetry fuer den Aufbau und die Ueberwachung von AI-Systemen.
Bioinformatik & HPC-Pipelines
Aufbau und Betrieb von Linux-/HPC-Pipelines fuer grosse Genomik-Datensaetze (10TB+) mit Bash, R/Bioconductor, Python, Git und Make-artiger Automatisierung. Durchfuehrung kompletter Computational-Biology-Workstreams fuer bulk RNA-seq, single-cell RNA-seq, ChIP-seq und ATAC-seq.
Technische Dokumentation & Wissenstransfer
Dokumentation von Schnittstellen, Annahmen, Entscheidungen und Failure Modes so, dass andere Teams Loesungen pruefen, betreiben und erweitern koennen. Erfahrung in der Uebersetzung unklarer wissenschaftlicher Fragestellungen in reproduzierbare, dokumentierte Pipelines.
Erfahrung
Berufserfahrungmehr als 10 Jahre
Freelancer seit2023
Sprachen
DeutschMutterspracheEnglischverhandlungssicherKoreanischMuttersprache
Projekthistorie
Aufbau und Exploration von GenAI-Workflows rund um RAG, Prompt- und Context-Engineering, lokale LLMs, agentische Systeme und Dokumentenintelligenz. Entwicklung reproduzierbarer Analyse- und Automatisierungssysteme mit Python, R, SQL, Git, Linux, Docker-artigen Workflows und Bash. Private Anwendung von CI/CD-Pipelines, automatischen Deployments und iterativer Validierung. Freelancer-Arbeit an API-getriebener Trading-Bot-Logik fuer ein deutsches Startup in Muenchen. Web-Praesenz des Startups Nimverta (COO-Funktion, Innosuisse-gefoerdert). Entwicklung eines Common-Lisp-Compiler-/Transformationssystems fuer R/Data-Science-Workflows.
Entwicklung und Pflege von Daten- und Analysewerkzeugen in einer stark gesicherten pharmazeutischen Umgebung, inklusive REST-API-Entwicklung, SQL-Extraktion, Reporting, Backup-Skripten, Monitoring-/Logging-Kontext, PowerShell, Bash und operativer Dokumentation. Entwicklung eines Python-Wrappers fuer eine interne REST API. Aufbau und Validierung von CNN-basierten Vorhersagemodellen fuer chemische Analytik aus Raman-Spektren. Enge Zusammenarbeit mit Wissenschaftlern, IT-nahen Rollen und operativen Stakeholdern.
Aufbau und Betrieb von Linux-/HPC-Pipelines fuer grosse Genomik-Datensaetze (10TB+) mit Bash, R/Bioconductor, Python, Git und Make-artiger Automatisierung. Durchfuehrung kompletter Computational-Biology-Workstreams fuer bulk RNA-seq, single-cell RNA-seq, ChIP-seq, ATAC-seq, QC, statistische Interpretation und Machine-Learning-Experimente. Mentoring und Beratung von PhD-Studierenden, MSc-Studierenden, Medizinstudierenden, Postdocs und Principal Investigators.