07.08.2026 aktualisiert

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Data Scientist | Machine Learning Engineer | Databricks | Python | SQL

Kornwestheim, Deutschland
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M.Sc. Mathematik
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Profilanlagen

CV_Anastasios_Amanatidis.pdf

Über mich

Freelance Data Scientist und Machine Learning Engineer mit M.Sc. in Mathematik, spezialisiert auf Datenanalyse, ETL-Pipelines und BI-Reporting. Unterwegs in Python, SQL und Databricks.

Skills

Azure DatabricksData AnalysisETLPythonMachine LearningMathematikNumPyMicrosoft Power BIAzure Data LakeSQLSnowflakepandasPySparkDatabricks
Machine Learning
Praktische Erfahrung mit Machine Learning Modellen (Random Forest, Gradient Boosted Trees) im Rahmen eines eigenständigen Portfolio-Projekts zur Vorhersage von Taxi-Fahrpreis und Fahrtdauer (NYC Yellow Taxi Datensatz, Databricks), mit R² Werten von bis zu 0,93. Systematisches Experiment-Tracking und Modellvergleich über MLflow.

Data Engineering & ETL
Fundierte Kenntnisse in ETL-Prozessen, Datenmodellierung, Datenintegration, Validierung und API-Anbindung. Entwicklung stabiler Datenpipelines und vollständige Neumodellierung fehlerhafter ETL-Prozesse.

Analytics & Business Intelligence
Umfangreiche Erfahrung mit Power BI (DAX, Power Query), KPI-Design, Dashboards und Management-Reporting. Entwicklung von Executive Dashboards mit direkter Azure-Datenbankanbindung zur Unterstützung datengetriebener Managemententscheidungen.

Programmierung & Automatisierung
Starke Kenntnisse in Python (Pandas, NumPy, Matplotlib), SQL, Power Automate, SAP, Git und Azure. Automatisierung manueller Abläufe zur Reduktion von Bearbeitungszeiten um mehr als 50% und Einsparung von ca. 7.200 EUR durch vollständige Prozessautomatisierung.

Datenvalidierung & Qualitätssicherung
Entwicklung automatisierter Validierungsskripte in Python und Power BI zur kontinuierlichen Qualitätsmessung. Reduktion der Datenfehlerquote von 25% auf 3% über einen Zeitraum von 2 Jahren.

Azure & Cloud-Datenintegration
Erfahrung mit Azure-Datenbankanbindung und Migration von Transformationslogiken von Azure nach Power BI mit Power Query und DAX.

SQL & Datenbankmanagement
Kenntnisse in SQL für komplexe Abfragen (u.a. Window Functions, CTEs) sowie Datenbankverwaltung, eingesetzt in analytischen und reporting-bezogenen Projekten.

Lehre & Wissensvermittlung
Tätigkeit als Dozent für Mathematik an der HFT Stuttgart und HS Esslingen über 5 Semester im Zeitraum 2023 bis 2026.

Sprachen

DeutschMutterspracheEnglischverhandlungssicherFranzösischgutGriechischMutterspracheItalienischGrundkenntnissePortugiesischgutSpanischverhandlungssicher

Projekthistorie

Data Analyst (Aktuariat)

Mercer Deutschland GmbH

Banken und Finanzdienstleistungen

>10.000 Mitarbeiter

  1. Bearbeitung von Rentenanträgen mit Reduktion der Bearbeitungszeit um mehr als 90% durch Automatisierung manueller Abläufe mit Python und Power Query.
  2. Aufteilung einer zentralen Excel-Datei in 5 spezialisierte Arbeitsdateien mit automatischer Zusammenführung.
  3. Verbesserung der Abwicklungsqualität für Großkunden durch Standardisierung der Berechnungs- und Ergebnisdokumentation.

Dozent

HFT Stuttgart & HS Esslingen
Lehrveranstaltungen an zwei Hochschulen über 5 Semester in Mathematik.

Data Scientist

Mercedes-Benz Group AG

Automobil und Fahrzeugbau

>10.000 Mitarbeiter

  1. Herstellung vollständiger KPI-Transparenz für das Top Management durch Entwicklung von 3 Executive Dashboards mit Power BI und direkter Azure-Datenbankanbindung.
  2. Reduktion der Reporting-Latenz um ca. 40% durch Migration der Transformationslogiken von Azure nach Power BI.
  3. Vollständige Neumodellierung des ETL-Prozesses für eine zuvor fehlerhafte Datenquelle.
  4. Werkstudent

Data Scientist

Mercedes-Benz Group AG

Automobil und Fahrzeugbau

>10.000 Mitarbeiter

  1. Reduktion der Datenfehlerquote von 25% auf 3% und von 35% auf 5% durch automatisierte Validierungsskripte in Python und Power BI.
  2. Reduktion des monatlichen Bearbeitungsaufwands von 2 Tagen auf einen halben Tag mit ca. 7.200 EUR
  3. Einsparung über 2 Jahre durch vollständige Automatisierung des Reporting-Prozesses. Beitrag zu einer Erfolgsquote von über 80% in erstinstanzlichen Gerichtsverfahren durch ein Legal-Dashboard zur automatisierten Fehlererkennung.
  4. Werkstudent

Portfolio


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