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Machine Learning & Data Science Consultant | Data Scientist

offline
  • auf Anfrage
  • 49439 Steinfeld (Oldenburg)
  • National
  • de  |  en
  • 12.09.2024

Kurzvorstellung

- Consultant, Entwickler, Trainer sowie Lehrbeauftragter an Hochschulen
- 8 Jahren Berufserfahrung im Bereich Machine Learning, Data Science, Data Engineering
- Über 15 branchen- und fachbereichsübergreifende Projekten von Mittelstand bis DAX

Qualifikationen

  • Artificial Intelligence
  • Data Engineering
  • Data Mining
  • Data Science8 J.
  • Datenanalyse5 J.
  • Datenmodelierung2 J.
  • Maschinelles Lernen8 J.
  • Microsoft Azure2 J.
  • Power Bi2 J.
  • Python5 J.
  • Spss2 J.
  • SQL6 J.

Projekt‐ & Berufserfahrung

Data Scientist / Data Analyst
1&1 Versatel, Düsseldorf
9/2023 – 7/2024 (11 Monate)
Telekommunikation
Tätigkeitszeitraum

9/2023 – 7/2024

Tätigkeitsbeschreibung

Aufbau und Entwicklung von Data Engineering, Data Analytics und Machine Learning Lösungen im Vertriebs- und Wettbewerbskontext (Anforderungsaufnahme und Prototyping mit anschließender Lösungsoptimierung, -erweiterung und Produktivsetzung)

Eingesetzte Qualifikationen

Data Science, Data Warehousing, Datenanalyse, SQL, Maschinelles Lernen, Python

Trainer Data Science
LMIT Services AG, Osnabrück bzw. DACH
7/2022 – offen (2 Jahre, 5 Monate)
IT & Entwicklung
Tätigkeitszeitraum

7/2022 – offen

Tätigkeitsbeschreibung

Durchführung von Schulungen bei Kunden der LMIT Services AG im Zusammenhang von u.a. Data Science, Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen oder auch Datenvisualisierung

Eingesetzte Qualifikationen

Data Science, Datenanalyse, Datenmodelierung, Maschinelles Lernen, Power Bi, Python, SQL

Data Engineer
Unternehmen der Elektronikbranche, Norddeutschland
6/2022 – 12/2022 (7 Monate)
Fertigungsindustrie
Tätigkeitszeitraum

6/2022 – 12/2022

Tätigkeitsbeschreibung

Entwicklung eines Datawarehouses im Gesamtunternehmenskontext als Basis u.a. für das Berichtswesen

Eingesetzte Qualifikationen

Business Intelligence (BI), Data Vault, Data Warehousing, Datenbankentwicklung, Datenmodelierung

Consultant Data Science & Machine Learning
Unternehmen der Fototechnikbranche, Norddeutschland
11/2021 – 12/2023 (2 Jahre, 2 Monate)
Konsumgüterindustrie
Tätigkeitszeitraum

11/2021 – 12/2023

Tätigkeitsbeschreibung

Entwicklung von Data Science Use Cases mit aufbauender Datenpräparation, Konstruktion und Evaluation von Machine Learning basierten und statistisch multivariaten Modellen. Automatisierung der Modellabfragen und des Retrainings, Modellerweiterung, -optimierung und -monitoring
Use Cases: Ermittlung der Customer Churn Probability und des Best Next Dates sowie Voucher Usage und Voucher Profit Prediction zur Lenkung von Kampagnen bei einem Mittelständler der Fototechnikbranche in Norddeutschland

Eingesetzte Qualifikationen

SQL, Data Mining, Data Science, Datenanalyse, Spss, Maschinelles Lernen

Lehrbeauftragter Machine Learning
Private Hochschule für Wirtschaft und Technik (PHW, Norddeutschland
10/2020 – 12/2022 (2 Jahre, 3 Monate)
Hochschulen und Forschungseinrichtungen
Tätigkeitszeitraum

10/2020 – 12/2022

Tätigkeitsbeschreibung

Vorlesung und Übung des Moduls "Maschinelles Lernen"

Eingesetzte Qualifikationen

Data Science, Maschinelles Lernen

Consultant Data Science (Festanstellung)
ORAYLIS GmbH - Business Intelligence, Düsseldorf bzw. DACH
3/2019 – 12/2021 (2 Jahre, 10 Monate)
IT & Entwicklung
Tätigkeitszeitraum

3/2019 – 12/2021

Tätigkeitsbeschreibung

Entwicklung von Data Science Use Cases mit aufbauender Datenpräparation, Konstruktion und Evaluation von Machine Learning basierten und statistisch multivariaten Modellen
Modellproduktivsetzung Cloud und On-Prem: Automatisierung der Modellabfragen und des Retrainings, Modellerweiterung, -optimierung und -monitoring sowie Entwicklung von Dashboards
Trainer für Microsoft Deutschland (AI Immersion Workshops) und eigene Data Science Schulungen
Zusammenarbeit mit Hochschulen im Rahmen von Fachvorträgen und der Betreuung von Abschlussarbeiten
Projekt-/Budgetplanung sowie eigenverantwortliche Projektdurchführung:
- Prognosen defekter Bauteile, Root Cause Analysen und Aufbau prototypischer Digital Twins zur Produktverbesserung eines DAX-Konzerns der Automobilbranche bei Stuttgart
- Bestellmengenprognosen zur besseren Planung der Produktionsauslastung eines Mittelständlers der Lebensmittelbranche bei Oldenburg
- Langfristige Vorhersage potenzieller Wartungskosten und Root Cause Analysen für den technischen After-Sales Service eines Mittelständlers im Anlagenbau bei Regensburg
- Auftragsprognosen zur Preissimulation und Preisoptimierung zur Auftragsquotenerhöhung für einen ERP-System Hersteller in Kooperation mit einem Mittelständler der Holzwirtschaftsbranche in Berlin
- Text Mining zur Clusterung, Klassifikation und Trendanalyse von Serviceanfragen im After-Sales Service eines Konzerns der Medizintechnikbranche bei Frankfurt
- Bewerberprognosen zur besseren Abschätzung der Stellenanzeigedauer auf Jobbörsen für einen Recruiting-Software Hersteller in München
- Prognosen zur Leckagenerkennung in Wasserleitungen sowie Entwicklung einer Data Science Platform in der Cloud bei einem Wasserversorger im Ruhrgebiet
- Umsatzprognosen u.a. zur Personaleinsatzplanung für einen Lebensmitteleinzelhändler bei Innsbruck in Österreich
- Root Cause Analysen zur Erklärbarkeit von Anomalien zur Qualitätssicherung bei einem Lebensmittelproduzenten bei Oldenburg
- Absatzprognosen u.a. zur Reduktion der zu vernichtenden Backwaren am Ende eines Verkaufstages bei einem Lebensmittelproduzenten im Ruhrgebiet
- Budgetforecast u.a. zur effizienteren Planung des Personaleinsatzes bei einem Konzern der Wasseraufbereitungsbranche bei Salzburg in Österreich

Eingesetzte Qualifikationen

Databricks, Data Science, Datenanalyse, Maschinelles Lernen, Microsoft Azure, Python, R (Programmiersprache), Scala, SQL

BI/DWH Developer (Festanstellung)
Hellmann Worldwide Logistics, Osnabrück
4/2017 – 2/2019 (1 Jahr, 11 Monate)
Logistikdienstleister
Tätigkeitszeitraum

4/2017 – 2/2019

Tätigkeitsbeschreibung

Design und Aufbau eines Data Warehouses im Accounting Kontext sowie Implementierung der ETL-Strecken von den Quellsystemen in das Data Warehouse

Implementierung einer Schnittstelle vom Accounting Data Warehouse in das Konzernkonsolidierungssystem

Durchführung technischer Tests und Maßnahmen zur Datenqualitätssicherung

Entwicklung von Data Science Use Cases im Forderungsmanagement sowie Datenpräparation, Konstruktion und Evaluation der Machine Learning basierten Prototypen

Eingesetzte Qualifikationen

Business Intelligence (BI), Data Science, Data Warehousing, Maschinelles Lernen

Data Mining Masterand (Festanstellung)
Unternehmen der Werbebranche, Osnabrück
10/2016 – 2/2017 (5 Monate)
Großhandel
Tätigkeitszeitraum

10/2016 – 2/2017

Tätigkeitsbeschreibung

Entwicklung von Use Cases im Vertrieb mit aufbauender Datenpräparation, Konstruktion und Evaluation von Machine Learning basierten Modellen

Überblick über durchgeführte Analysen:
- Auftragsprognosen auf Basis gegebener Angebote zur Sales-Maßnahmenableitung
- Multiclass Prognosen potentieller Neukunden für eine gezielte Kundenkaltakquise
- Bestandskundensegmentierung zur Bildung eines besseren Kundenverständnisses

Eingesetzte Qualifikationen

Data Mining, Data Science, Maschinelles Lernen, Python, SQL

Ausbildung

Wirtschaftsinformatik (Information Systems)
Master of Science
2017
Osnabrück

Über mich

Schwerpunkt u.a. auf Machine Learning, Data Analytics, Data Engineering von der Ideengenerierung, über Entwicklung bis zur Produktivsetzung und Monitoring

Weitere Kenntnisse

M.Sc. Wirtschatfsinformatik (Information Systems)

Persönliche Daten

Sprache
  • Deutsch (Muttersprache)
  • Englisch (Fließend)
Reisebereitschaft
National
Arbeitserlaubnis
  • Europäische Union
Home-Office
bevorzugt
Profilaufrufe
1030
Alter
36
Berufserfahrung
7 Jahre und 10 Monate (seit 01/2017)
Projektleitung
2 Jahre

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