Data Science und KI Berater
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- 06.09.2024
Kurzvorstellung
Auszug Referenzen (1)
"P. B. hat besonders durch seine starke Kommunikation, sowie seine innovativen Lösungen geglänzt."
7/2022 – 12/2022
Tätigkeitsbeschreibung
Interday-Vorhersage (15-Minuten-Ebene) des Energieverbrauchs pro Kunde zur optimalen Energieeinspeisung
Design und Entwicklung des Data Science Lifecycle
Ausreißererkennung und Füllmethoden
Explorative Datenanalyse (EDA) und Feature Engineering
Entwicklung eines Konzepts für technisches Monitoring
Amazon Web Services (AWS), Data Science, Maschinelles Lernen, Predictive Analytics
Qualifikationen
Projekt‐ & Berufserfahrung
3/2023 – 7/2023
Tätigkeitsbeschreibung
Tägliche Vorhersage für eingehende und ausgehende Fahrzeuge pro Verteilungsknoten im Verteilnetzwerk
Konzeptualisierung und Entwicklung von Vorhersagen für ein Verteilnetzwerk basierend auf Geschäftsanforderungen
Evaluationskonzept und Visualisierung der Ergebnisse
Experimentdesign und Datenqualitätsprüfung
Explorative Datenanalyse (EDA) und Wartung bestehender Vorhersagen
Feature Engineering
Databricks, Data Science, Maschinelles Lernen, Microsoft Azure
7/2022 – 12/2022
Tätigkeitsbeschreibung
Interday-Vorhersage (15-Minuten-Ebene) des Energieverbrauchs pro Kunde zur optimalen Energieeinspeisung
Design und Entwicklung des Data Science Lifecycle
Ausreißererkennung und Füllmethoden
Explorative Datenanalyse (EDA) und Feature Engineering
Entwicklung eines Konzepts für technisches Monitoring
Amazon Web Services (AWS), Data Science, Maschinelles Lernen, Predictive Analytics
9/2020 – 12/2021
Tätigkeitsbeschreibung
Forschungsprojekt zur Identifizierung des Verkehrsmittels mittels Smartphone-Sensoren und zum automatischen Kauf von Tickets
Projektplanung und -management aus der Data Science Perspektive
Entwicklung und Implementierung einer Datenstrategie
Entwicklung und Wartung des ETL-Prozesses
KPI-Reporting
Vorbereitung und Analyse historischer Daten
Modellierung und Bewertung von Assoziationsregeln zwischen Mobilitätsdaten und Umfragen im Covid-19 Kontext
Modellierung und Optimierung der Verkehrsmittelidentifikation
Entwicklung eines Modells für die mobile Nutzung auf dem Telefon
Dokumentation der Ergebnisse und Präsentation
Data Science, Maschinelles Lernen, Predictive Analytics, Python, Transport (allg.)
Zertifikate
Coursera
Microsoft
Microsoft
AWS
Ausbildung
Kristiania University College
Oslo
Copenhagen Business School
Kopenhagen
Stanford University
Palo Alto
Universität Trier
Trier
Über mich
Egal, ob es darum geht, präzise Vorhersagemodelle zu entwickeln, bestehende Prozesse durch maschinelles Lernen zu optimieren oder neue Datenstrategien zu entwerfen – ich bringe die notwendige Expertise und Leidenschaft mit, um Projekte erfolgreich umzusetzen. Ich lege großen Wert auf eine enge Zusammenarbeit mit meinen Kunden, um sicherzustellen, dass alle Lösungen nicht nur technisch exzellent, sondern auch praktisch umsetzbar und nachhaltig sind.
Meine Erfahrung in verschiedenen Branchen, von der Automobilindustrie über den Energiesektor bis hin zu Logistik und öffentlichem Verkehr, ermöglicht es mir, flexibel auf die spezifischen Anforderungen und Herausforderungen unterschiedlicher Projekte einzugehen. Ich bin stets bestrebt, auf dem neuesten Stand der Technik zu bleiben und innovative Ansätze und Technologien zu integrieren.
Besucher meines Profils können sich darauf verlassen, dass ich Projekte mit höchster Professionalität und einem klaren Fokus auf Qualität und Effizienz angehe. Mit meiner Unterstützung können Unternehmen das volle Potenzial ihrer Daten ausschöpfen und zukunftssichere Lösungen entwickeln. Ich freue mich darauf, gemeinsam neue Wege zu gehen und erfolgreiche Ergebnisse zu erzielen.
Weitere Kenntnisse
Freiberuflicher Berater: Seit Juni 2024 biete ich umfassende Beratungsdienste im Bereich KI-Strategie, Machbarkeitsstudien (Proof of Concept) und Implementierung operativer Lösungen an. Dabei arbeite ich branchenübergreifend und setze modernste Technologien und Methoden ein.
Senior Consultant bei wdp: Von Oktober 2023 bis April 2024 leitete ich Projekte im Bereich technische Due Diligence und entwickelte ein Angebot für Data & AI Due Diligence. Ein bedeutendes Projekt beinhaltete die Etablierung einer Daten-Community in einem führenden E-Commerce-Unternehmen.
(Senior) Data Science Consultant bei Alexander Thamm GmbH: Zwischen März 2022 und August 2023 habe ich an bedeutenden Projekte wie die Vorhersage von Logistiknetzwerken für einen Automobilhersteller und die Optimierung der Fußgängererkennung für autonomes Fahren gearbeitet.
Data Scientist bei Fluxloop AS und externer Berater bei Sonepar Information Services GmbH: Hier habe ich innovative Lösungen wie automatisiertes Ticketing für den öffentlichen Nahverkehr und die Vorhersage von Lagerhausauslastungen entwickelt.
Qualifikationen:
Bildung: Ich habe einen MSc in Data Science von der Copenhagen Business School und umfangreiche Forschungserfahrungen als PhD Fellow an der Kristiania University College. Zudem habe ich Kurse und Projekte an renommierten Institutionen wie der Stanford University abgeschlossen.
Technische Fähigkeiten: Expertise in Programmiersprachen wie Python, R, SQL und Java sowie Erfahrung mit Frameworks und Tools wie TensorFlow, Keras, AWS SageMaker, und Azure ML Studio. Meine Modellierungsfähigkeiten umfassen eine breite Palette von Techniken, einschließlich Zeitreihenanalysen, Clustering, Regressionen, Klassifikationen, sowie Deep Learning und GenAI Ansätze.
Zertifikate: Ich halte Zertifikate in Bereichen wie Generative AI, Microsoft Azure Data Science und AWS Cloud Practitioner.
Publikationen und Engagement: Ich habe mehrere wissenschaftlichen Publikationen veröffentlicht und aktiv an Hackathons und anderen Wettbewerben teilgenommen, was meine praktische und innovative Herangehensweise unterstreicht.
Persönliche Daten
- Deutsch (Muttersprache)
- Englisch (Fließend)
- Europäische Union
Kontaktdaten
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