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Data Scientist, Data Engineer

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  • 11.11.2024
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Kurzvorstellung

Machine Learning Engineering, Predictive Analytics und Data Engineering

Auszug Referenzen (6)

"Thanks F. for your support!"
Machine Learning Engineer, Data Scientist
Kundenname anonymisiert
Tätigkeitszeitraum

7/2022 – 6/2023

Tätigkeitsbeschreibung

Entwicklung von Pipelines für Machine Learning, Product Ranking,
Product Recommendation und Marketing-Kampagnen

Entwicklung und Weiterentwicklung von Machine Learning Modellen für
Customer Scoring und Customer Predictive Analytics auf Big Data Cluster.

Statistische Analyse von Kampagnen inkl. A/B-Testing

Tasks: Data Engineering, Machine Learning, Statistik

Methoden: Supervised Learning (Random Forest, Gradient Boosting, LSTM)

Stack: Azure Cloud, Apache Airflow, Apache Spark, Databricks, Git Bitbucket, mlFlow, MS SQL Server, Python, PySpark

Orga: Confluence, JIRA, Kanban

Eingesetzte Qualifikationen

Apache Spark, Databricks, Maschinelles Lernen, Python, SQL

"Great collaboration on professional and team level. Very professional, 100% reliable and very high experience and expertise."
Data Scientist, Data Engineer
Dr. Markus Eberl
Tätigkeitszeitraum

11/2021 – 4/2022

Tätigkeitsbeschreibung

Entwicklung und Automatisierung von Pipelines zur Visualisierung und Analyse von Daten aus Social-Media und Mobile-Apps. Entwicklung von customized Dashboards mit Plotly Dash Enterprise (Python). CI/CD with GitHub Actions.

Phasen: Proof of Concept, Industrialisierung

Tasks: Data Engineering, Dashboard Programming, Database Programming,
Infrastructure as Code.

Tech: AWS Athena, AWS Glue, PosgreSQL, Apache Airflow, Terraform,
Python, Plotly Dash Enterprise, Github Actions

Orga: Confluence, JIRA, Scrum

Eingesetzte Qualifikationen

Amazon Web Services (AWS), Git, Postgresql, Python, SQL

"F. verfügt über ein sehr umfassendes und fundiertes Fachwissen, das er hervorragend in die Praxis umsetzen kann."
ETL Developer, Data Engineering, Reporting
Dr. Christian Wagner
Tätigkeitszeitraum

8/2012 – 6/2013

Tätigkeitsbeschreibung

Automatisiertes Data-Matching von Trading Data wie Stocks, ETF, Futures über komplexes ETL-Regelwerk.

Tech: Oracle DB, Informatica PowerCenter, PL/SQL, Oracle
Business Intelligence (OBIEE)

Eingesetzte Qualifikationen

Business Intelligence (BI), ETL, Informatica, Oracle Business Intelligence Enterprise Edition, Oracle Database

"Herr L. war ein stets geschätztes Vorbild. Er erreichte so ein durchgängig hohes Leistungsniveau sowie eine sehr gute Teamatmosphäre."
ETL Developer, Technical Lead
Dr. Christian Wagner
Tätigkeitszeitraum

4/2012 – 8/2012

Tätigkeitsbeschreibung

Automatisierte Ingestion und Transformation von Market Data (Reuters, Bloomberg Feeds) über API in Bank-interne Systeme.

Tech: Oracle DB, Informatica PowerCenter, PL/SQL

Eingesetzte Qualifikationen

Business Intelligence (BI), ETL, Informatica, Oracle Database

"In Situationen mit extrem hohem Arbeitsanfall zeigt sich F. als sehr belastbar und geht jeder Zeit ruhig und zielorientiert vor."
ETL Developer
Dr. Christian Wagner
Tätigkeitszeitraum

8/2011 – 3/2012

Tätigkeitsbeschreibung

Neuaufbau eines Large Scale Data Warehouse für Risiko- und Asset Liability Management im Kreditgeschäft. Entwicklung von ETL zur Beladung von Data Marts. Implementierung von numerischen Iterationsverfahren in Java.

Tech: Oracle DB, Informatica PowerCenter, PL/SQL, Java

Eingesetzte Qualifikationen

Business Intelligence (BI), ETL, Informatica, Oracle Database, SQL

"Im Kontakt zu Kunden zeichnet sich F. durch äußerst professionelles Auftreten auf."
Report Developer
Dr. Christian Wagner
Tätigkeitszeitraum

10/2010 – 7/2011

Tätigkeitsbeschreibung

Migration von Reports nach OBIEE. Reporting auf Clinical Trial and Management System.

Tech: Oracle DB, Oracle Business Intelligence (OBIEE)

Eingesetzte Qualifikationen

Oracle Business Intelligence Enterprise Edition, Oracle Database, SQL

Weitere Referenzen anzeigen

Qualifikationen

  • Amazon Web Services (AWS)
  • Apache Spark1 J.
  • Data Science1 J.
  • Databricks1 J.
  • Maschinelles Lernen2 J.
  • Microsoft SQL-Server (MS SQL)5 J.
  • Plotly Dash Enterprise
  • Postgresql
  • Python3 J.
  • SQL3 J.

Projekt‐ & Berufserfahrung

Machine Learning Engineer, Data Scientist
E-Commerce | München, München
7/2022 – 6/2023 (1 Jahr)
Konsumgüterindustrie
Tätigkeitszeitraum

7/2022 – 6/2023

Tätigkeitsbeschreibung

Entwicklung von Pipelines für Machine Learning, Product Ranking,
Product Recommendation und Marketing-Kampagnen

Entwicklung und Weiterentwicklung von Machine Learning Modellen für
Customer Scoring und Customer Predictive Analytics auf Big Data Cluster.

Statistische Analyse von Kampagnen inkl. A/B-Testing

Tasks: Data Engineering, Machine Learning, Statistik

Methoden: Supervised Learning (Random Forest, Gradient Boosting, LSTM)

Stack: Azure Cloud, Apache Airflow, Apache Spark, Databricks, Git Bitbucket, mlFlow, MS SQL Server, Python, PySpark

Orga: Confluence, JIRA, Kanban

Eingesetzte Qualifikationen

Apache Spark, Databricks, Maschinelles Lernen, Python, SQL

Data Scientist, Data Engineer
Pharma / Personal Healthcare, München
11/2021 – 4/2022 (6 Monate)
Life Sciences
Tätigkeitszeitraum

11/2021 – 4/2022

Tätigkeitsbeschreibung

Entwicklung und Automatisierung von Pipelines zur Visualisierung und Analyse von Daten aus Social-Media und Mobile-Apps. Entwicklung von customized Dashboards mit Plotly Dash Enterprise (Python). CI/CD with GitHub Actions.

Phasen: Proof of Concept, Industrialisierung

Tasks: Data Engineering, Dashboard Programming, Database Programming,
Infrastructure as Code.

Tech: AWS Athena, AWS Glue, PosgreSQL, Apache Airflow, Terraform,
Python, Plotly Dash Enterprise, Github Actions

Orga: Confluence, JIRA, Scrum

Eingesetzte Qualifikationen

Amazon Web Services (AWS), Git, Postgresql, Python, SQL

Data Scientist, Data Engineer, Team Lead (Festanstellung)
Versicherung, München
7/2020 – 12/2020 (6 Monate)
Versicherungen
Tätigkeitszeitraum

7/2020 – 12/2020

Tätigkeitsbeschreibung

Machine Learning Document Classification, Dark Data Extraction
Automatisierte Klassifikation von 5 Millionen archivierten PDF-Scans und Klassifikation von Kundenantworten aus gescanten Formularen (Dark Data) mit künstlichen Neuronalen Netzen.
Tasks: End-to-End automatisierte parallel Data Pipelines, Feature Engineering, Model Fitting, Model Testing.
Methoden: Machine Learning > Artificial Neural Networks
Phasen: Proof of Concept, Data Engineering, Feature Engineering, Modellierung, Field Experiment

Eingesetzte Qualifikationen

Data Science, Git, Maschinelles Lernen, Microsoft SQL-Server (MS SQL), Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS), Neuronale Netze, Python, Red Hat Enterprise Linux (RHEL), Representational State Transfer (REST)

Data Scientist, Data Engineer, Team Lead (Festanstellung)
Versicherung, München
12/2019 – 7/2020 (8 Monate)
Versicherungen
Tätigkeitszeitraum

12/2019 – 7/2020

Tätigkeitsbeschreibung

Machine Learning Sales Prediction:
Frühprognose von Sales-Ergebnissen individueller Geschäftspartner mit Machine Learning. Reporting von Scores mit PowerBI
Tasks: End-to-End automatisierte Data Pipelines, Feature Engineering, Model Fitting, Model Testing, Data Reporting.
Methoden: Machine Learning > Gradient Boosting, Linear Discriminant Analysis, Geo-spatial Clustering, Statistical Hypothesis Testing
Phasen: Proof of Concept, Feature Engineering, Modellierung, Field Experiment, Operationalisierung.

Eingesetzte Qualifikationen

Data Science, Gradient Boosting, Maschinelles Lernen, Power Bi, Microsoft SQL-Server (MS SQL), Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS), Python, Red Hat Enterprise Linux (RHEL), Statistiken

Data Scientist, Data Engineer, Team Lead (Festanstellung)
Versicherung, München
12/2018 – 9/2019 (10 Monate)
Versicherungen
Tätigkeitszeitraum

12/2018 – 9/2019

Tätigkeitsbeschreibung

Machine Learning Fraud Prediction
Frühprognose von potentiellen Betrugs- und Rechtsfällen mit Machine Learning.
Tasks: End-to-End automatisierte Data Pipelines, Feature Engineering, Model Fitting, Model Testing, Data Visualization.
Methoden: Machine Learning > Logistic Regression, Clustering, Statistical Hypothesis Testing, Network-Analysis
Phasen: Proof of Concept, Feature Engineering, Modellierung, Field Experiment, Operationalisierung.

Eingesetzte Qualifikationen

Data Science, Git, Json, Logistische Regression, Maschinelles Lernen, Power Bi, Microsoft SQL-Server (MS SQL), Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS), Python, Red Hat Enterprise Linux (RHEL), Transact-Sql

Data Engineer, Developer ETL, Business Analyst (Festanstellung)
Versicherung, München
2/2017 – 11/2018 (1 Jahr, 10 Monate)
Versicherungen
Tätigkeitszeitraum

2/2017 – 11/2018

Tätigkeitsbeschreibung

Enterprise Data Warehouse Extention
Anbindung von zusätzlichen internen und externen Quellsystemen an ein bestehendes Core Data Warehouse. Erweiterung des Data Mart Layers. ETL-Prozessentwicklung (SSIS, Procedural SQL). Datenmodellierung (ER, Star).

Eingesetzte Qualifikationen

Business Intelligence (BI), Data Warehousing, Datenmodelierung, ETL, Microsoft SQL-Server (MS SQL), Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS), Oracle Database, Transact-Sql

Project Manager (Festanstellung)
Versicherung, München
1/2017 – 10/2017 (10 Monate)
Versicherungen
Tätigkeitszeitraum

1/2017 – 10/2017

Tätigkeitsbeschreibung

Automated Archiving for Financial Disclosure
Anforderungsmanagment für ein automatisiertes Archivierungssystem von Berichtsdaten nach Solvency II

Eingesetzte Qualifikationen

Microsoft Biztalk Server, Microsoft SharePoint Server, Microsoft SQL-Server (MS SQL)

Data Engineer, ETL Developer, OLAP Developer (Festanstellung)
Versicherung, München
1/2014 – 12/2015 (2 Jahre)
Versicherungen
Tätigkeitszeitraum

1/2014 – 12/2015

Tätigkeitsbeschreibung

Enterprise Data Warehouse Rebuild and OLAP Reporting
Neuaufbau eines Enterprise Data Warehouse (Staging Layer, Integration Layer, Data Marts). ETL-Prozessentwicklung (SSIS, Procedural SQL). Datenmodellierung (ER, Star). OLAP Reporting (MS SSAS)

Eingesetzte Qualifikationen

Business Intelligence (BI), Data Warehousing, Datenmodelierung, ETL, Microsoft SQL-Server (MS SQL), Microsoft SQL Server Analysis Services (SSAS), Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS), Oracle Database, Transact-Sql

ETL Developer, Data Engineering, Reporting
Bank, München
8/2012 – 6/2013 (11 Monate)
Banken
Tätigkeitszeitraum

8/2012 – 6/2013

Tätigkeitsbeschreibung

Automatisiertes Data-Matching von Trading Data wie Stocks, ETF, Futures über komplexes ETL-Regelwerk.

Tech: Oracle DB, Informatica PowerCenter, PL/SQL, Oracle
Business Intelligence (OBIEE)

Eingesetzte Qualifikationen

Business Intelligence (BI), ETL, Informatica, Oracle Business Intelligence Enterprise Edition, Oracle Database

ETL Developer, Technical Lead
Bank, Stuttgart
4/2012 – 8/2012 (5 Monate)
Banken
Tätigkeitszeitraum

4/2012 – 8/2012

Tätigkeitsbeschreibung

Automatisierte Ingestion und Transformation von Market Data (Reuters, Bloomberg Feeds) über API in Bank-interne Systeme.

Tech: Oracle DB, Informatica PowerCenter, PL/SQL

Eingesetzte Qualifikationen

Business Intelligence (BI), ETL, Informatica, Oracle Database

ETL Developer
Automobilindustrie, Stuttgart
8/2011 – 3/2012 (8 Monate)
Automobilindustrie
Tätigkeitszeitraum

8/2011 – 3/2012

Tätigkeitsbeschreibung

Neuaufbau eines Large Scale Data Warehouse für Risiko- und Asset Liability Management im Kreditgeschäft. Entwicklung von ETL zur Beladung von Data Marts. Implementierung von numerischen Iterationsverfahren in Java.

Tech: Oracle DB, Informatica PowerCenter, PL/SQL, Java

Eingesetzte Qualifikationen

Business Intelligence (BI), ETL, Informatica, Oracle Database, SQL

Report Developer
Pharma, Biberach
10/2010 – 7/2011 (10 Monate)
Life Sciences
Tätigkeitszeitraum

10/2010 – 7/2011

Tätigkeitsbeschreibung

Migration von Reports nach OBIEE. Reporting auf Clinical Trial and Management System.

Tech: Oracle DB, Oracle Business Intelligence (OBIEE)

Eingesetzte Qualifikationen

Oracle Business Intelligence Enterprise Edition, Oracle Database, SQL

ETL Developer, Reporting Developer
Autmobilindustrie, Stuttgart
7/2010 – 9/2010 (3 Monate)
Automobilindustrie
Tätigkeitszeitraum

7/2010 – 9/2010

Tätigkeitsbeschreibung

Data Warehouse-Migration

Eingesetzte Qualifikationen

Data Warehousing, IBM Cognos, SQL

Weitere Projekt‐ & Berufserfahrung anzeigen

Ausbildung

Statistik, Mathematik, Economics
Master
Universität Bonn, Universität Zürich
2008
Bonn

Über mich

Data Scientist und Data Engineer mit mehrjähriger Erfahrung in der Durchführung von Proof of Concepts, Aufbau von Pipelines, Feature Engineering, Modellierung, Reporting und Industrialisierung/Operationalisierung.

Weitere Kenntnisse

AWS (S3, RDS, Glue, EC2, Terraform),
Apache Airflow,
Dash Enterprise (Plotly),
Jupyter Lab,
Red Hat Enterprise Linux,
MS SQL Server,
PostgreSQL,
Python,
REST,
MS SSIS,

Persönliche Daten

Sprache
  • Deutsch (Muttersprache)
  • Englisch (Fließend)
  • Spanisch (Grundkenntnisse)
Reisebereitschaft
National
Arbeitserlaubnis
  • Europäische Union
Home-Office
bevorzugt
Profilaufrufe
1585
Berufserfahrung
14 Jahre und 4 Monate (seit 07/2010)
Projektleitung
3 Jahre

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