16.03.2026 aktualisiert
100 % verfügbar
Data Analyst/Scientist mit starkem technischen Hintergrund im Bereich Fahrzeugtechnik/Maschinenbau
Potsdam, Deutschland Master of Science in Fahrzeugtechnik
Über mich
Data Scientist mit starkem technischen Hintergrund in Machine Learning, Data Analytics und Prozessoptimierung. Erfahrung aus Projekten bei Porsche und der TU Berlin. Fokus auf datengetriebene Analysen, Automatisierung und die Übersetzung komplexer Daten in messbare Business-Ergebnisse.
Skills
ForschungAPIsKünstliche IntelligenzApache AirflowData AnalysisAtlassian ConfluenceAutomatisierungFahrzeugtechnikDatenbankenETLDatenvisualisierungPythonMATLABMaschinenbauMachine Learning
- Python
- SQL
- Excel
- Git / GitHub / GitLab
- Power BI
- Tableau
- ETL (Power Query, Airflow)
- Automatisierung (make, n8n)
- Machine Learning (scikit-learn, TensorFlow, Keras)
- API
- Confluence
- Selbständigkeit
- Strukturierte Arbeitsweise
- Lernbereitschaft
- Kommunikationsfähikeit
- Deutsch - verhandlungssicher (C1/C2)
- Englisch - gut (B1/B2)
Sprachen
DeutschverhandlungssicherEnglischgutRumänischMuttersprache
Projekthistorie
- Entwicklung und Validierung eines datengetriebenen Verfahrens zur Homogenitätsbewertung von Heckleuchten in MATLAB → +47,8 % höhere Genauigkeit gegenüber bestehenden Methoden.
- Durchführung explorativer Datenanalysen und statistischer Modellierungen zur Erkennung von Mustern und Qualitätsabweichungen.
- Integration großer Messdatensätze aus verschiedenen Quellen;
- Aufbau automatisierter Analysepipelines zur Effizienzsteigerung.
- Nutzung der Analyseergebnisse zur Prozessoptimierung in der Produktentwicklung
- Entwicklung modularer Python-Analysetools zur Automatisierung statistischer Auswertungen und Erstellung reproduzierbarer Reports.
- Optimierung der Analyseumgebung inkl. OOP, Unittests und GitLab-Versionierung.
- Visualisierung komplexer Messdaten mit Python und HTML zur Entscheidungsunterstützung.
- Entwicklung von Python-Skripten zur Echtzeitverarbeitung meteorologischer Daten (APIs: DWD, Netatmo, Kachelmannwetter).
- Aufbau eines CNN-Modells mit TensorFlow/Keras zur kamerabasierten Zwischenschichterkennung auf Straßen.
- Datenaufbereitung, Training und Validierung von ML-Modellen im Forschungsumfeld.
Portfolio
Road Accident
Dieses Projekt ist ein interaktives Tableau-Dashboard, das Verkehrsunfälle in England analysiert und visualisiert. Es zeigt die Gesamtanzahl der Unfälle und Verunglückten, aufgeschlüsselt nach Schwere (tödlich, schwer, leicht), Fahrzeugtyp, Wetterbedingungen, Straßenzustand und Straßentyp. Zusätzlich werden regionale Unterschiede auf einer Karte dargestellt. Durch den Vergleich aktueller und vorheriger Jahre lassen sich Trends wie Rückgänge oder Anstiege der Unfallzahlen erkennen. Das Dashboard bietet so einen schnellen Überblick über zentrale Einflussfaktoren und Entwicklungen im Bereich Straßenverkehrssicherheit.
https://public.tableau.com/app/profile/vasile.sirbu/viz/Road_Accident_England/Dashboard1
HR Analytics
Dieses Projekt ist ein HR Analytics Dashboard, das zentrale Kennzahlen zur Mitarbeiterfluktuation (Attrition) darstellt. Es zeigt die Gesamtanzahl der Mitarbeiter, die Fluktuationsrate, das Durchschnittsalter und den Vergleich nach Geschlecht. Zusätzlich werden die Abgänge nach Abteilung, Altersgruppen, Bildungsfeld und Jobrollen visualisiert. Diagramme geben Einblicke in die Altersverteilung, Jobzufriedenheit sowie die Fluktuation in verschiedenen Demografie- und Bildungsgruppen. Damit unterstützt das Dashboard Personalabteilungen dabei, Ursachen für Mitarbeiterabwanderungen zu identifizieren und gezielte Maßnahmen zur Mitarbeiterbindung zu entwickeln.
https://public.tableau.com/app/profile/vasile.sirbu/viz/HRANALYTICSDASHBOARD_17490316890370/HRANALYTICSDASHBOARD