Senior Consultant

3/2022 – 12/2024

Datenanalysen für ein führendes Unternehmen in der Medizintechnik

Ein internationales Medizintechnik-Unternehmen erprobt in einer Langzeitstudie die klinischen und röntgenologischen Eigenschaften eines neuen Implantatsystems.
Ich verantworte die regelmäßige Datenaufbereitung, Datenanalyse, Visualisierung und Dokumentation in Excel und R.
Durch die Automatisierung der Auswertung und Dokumentation konnten die Kosten um ein Vielfaches reduziert und die fortwährende Qualität der Datensätze sichergestellt werden.

Datenmodelierung, Git, Microsoft Excel, R (Programmiersprache)

1/2022 – 3/2023

Ziel des Projekts war die Entwicklung skalierbarer, tablet-basierter Intelligenztests in Kooperation mit einem Forschungsinstitut, die von der Vorschule bis ins hohe Alter einsetzbar sind.
Ich übernahm dabei im Team entscheidende Phasen: Ich programmierte die Tests in Inquisit Millisecond für Android-Tablets, leitete das Testpersonal, plante und führte Studien durch, analysierte die Ergebnisse umfassend in R unter Berücksichtigung komplexer Datenstrukturen aus unterschiedlichen Quellen und automatisierte die Erstellung der Gutachten mit R und LaTeX.
Die Validierung verlief erfolgreich, die Ergebnisse wurden publiziert, und die Tests werden auf Landesebene in die Hochbegabtendiagnostik implementiert.

Confluence, Data Science, Datenanalyse, Datenmodelierung, Forschung, Git, Predictive Analytics, Projektleitung / Teamleitung, R (Programmiersprache), Testen

2/2019 – 6/2022

Entwicklung, Validierung und Implementierung eines deutschlandweiten Studierendenauswahlverfahrens

Ziel des Projekts war es, ein Auswahlverfahren für Bachelor-Psychologie-Studierende zu etablieren, das über die Abiturnote hinaus prädiktiv für den Studienerfolg ist, verfälschungssicher ist und für große Bewerberzahlen skalierbar ist.
Ich verantwortete im Team maßgeblich folgende Phasen: 1. Anforderungsanalyse, 2. Abstimmung der datenschutzrechtlichen Rahmenbedingungen, 3. Verfahrensentwicklung (Intelligenz- und Wissenstests), 4. Datenaufbereitung und statistische Analyse in R, darunter Regressionsanalysen, Faktoranalysen und Predictive Analytics, 5. Implementierung des Verfahrens in der Hochschulzulassung und 6. Kommunikation der Projektergebnisse in Fachzeitschriften, auf internationalen Konferenzen und in der Politik.
Durch die Einführung des Auswahlverfahrens konnte die Vorhersage des Studienerfolgs verdoppelt werden. Das Projekt war so erfolgreich, dass das ursprünglich baden-württembergische Verfahren nun deutschlandweit an über 20 Universitäten eingeführt wurde. Die von mir etablierten ETL- und Analyse-Prozesse haben die jährliche Evaluation des Verfahrens nachhaltig vereinfacht.

Confluence, Data Science, Datenanalyse, Datenmodelierung, ETL, Predictive Analytics, Projektleitung / Teamleitung, Projektmanagement, R (Programmiersprache)

1/2019 – 9/2023

Universitäre Forschung und Promotion zu Intelligenz, Persönlichkeit und Messmethoden

Ich forschte an der Universität Ulm zu Intelligenz, Persönlichkeit und statistischen Messmethoden. Dabei initiierte, koordinierte und schloss ich eine Vielzahl nationaler und internationaler Projekte erfolgreich ab und war stets maßgeblich für die inhaltliche Ausrichtung und Datenanalyse verantwortlich. In meinen Projekten analysierte ich erfolgreich unterschiedliche Datentypen (z. B. Querschnitt, Längsschnitt, experimentelle Daten, Zeitreihen, Text) mit konventionellen statistischen Methoden (z. B. Hypothesentests, generalisierte lineare gemischte Modelle, metaheuristische Algorithmen, Faktoranalyse und Strukturgleichungsmodelle, Power-Analyse, Meta-Analyse) und Machine Learning (z. B. logistische Regression, XGBoost, Gaussian Mixture Models, Random Forest).

Angewandte Forschung, Forschung, Kooperationen, Machine Learning, MS Office (Anwenderkenntnisse), Psychologie, R (Programmiersprache), Schulung / Coaching (allg.), Statistiken, Universitätsdozent Psychologie

12/2018 – 12/2018

Dashboard zur Simulation von Güte, Nutzen und Fairness von Personalauswahlentscheidungen

Zur Schulung von HR-Mitarbeitern eines Automobilkonzerns entwickelte ich ein Dashboard in R Shiny, mit dem sich die Güte (Vorhersagekraft), der Nutzen (monetär) und die Fairness (Gruppenunterschiede) unterschiedlicher Personalauswahlverfahren (z. B. Tests, Interviews, Assessment Center) interaktiv entdecken und vergleichen lassen. Als Datengrundlage dienten simulierte Daten basierend auf wissenschaftlichen Publikationen. Im Rahmen einer Schulung konnte ich so einen festgefahrenen Change-Prozess in der Personalauswahl eines Automobilkonzerns wieder anstoßen.

Data Science, R (Programmiersprache)

6/2017 – 1/2019

Projektleitung in deutschem Automobilkonzern

Ich war Projektleiter für den mehrstufigen Personalauswahlprozess eines führenden deutschen Automobilherstellers. Zu meinen Verantwortlichkeiten gehörten unter anderem: 1. fachliche Kundenbetreuung, 2. Begleitung von Roll-Outs und Change-Management, 3. Stakeholder-Management inkl. Betriebsrat, 4. Evaluation des Auswahlverfahrens und Prozessanalysen. Durch umfangreiche Prozessanalysen und die Automatisierung des jährlichen HR-Monitoring-Prozesses in R, Excel und PowerPoint konnte ich die Prozesse deutlich beschleunigen und erhebliche Zeitersparnisse erzielen, während gleichzeitig die Mitarbeiter- und Bewerberzufriedenheit erhöht wurde.

Change Management, Datenanalyse, Kundenbetreuer, Projektmanagement, Reporting, Stakeholder-Analyse

3/2017 – 12/2018

Evaluation eines mehrstufigen Auswahlprozesses bei einer Finanzinstitution

Ich habe ein Projekt zur wissenschaftlichen Evaluation und Überarbeitung eines mehrstufigen Auswahlprozesses bei einer Finanzinstitution geleitet und war dabei zentraler Ansprechpartner für alle Stakeholder.
Die zentralen Schritte des Projekts waren: 1. Anforderungsanalyse relevanter Erfolgskriterien, 2. Entwicklung eines unternehmensspezifischen Leistungsbeurteilungssystems, 3. Erhebung und Zusammenführung der Auswahl- und Leistungsbeurteilungsdaten, 4. Predictive Analytics zur Bestimmung der Vorhersagekraft des mehrstufigen Auswahlprozesses unter Berücksichtigung der Multilevel-Struktur über Standorte in R, 5. Kommunikation der Ergebnisse und Ableitung von Prozessoptimierungen.
Die Evaluation wurde erfolgreich abgeschlossen und ein zukunftsfähiges Auswahlverfahren abgeleitet und implementiert.

Anforderungsspezifikationen, Datenanalyse, Datenmodelierung, ETL, Leistungsbewertung, Predictive Analytics, Projektleitung / Teamleitung, Projektmanagement, R (Programmiersprache)

8/2016 – 9/2023

Konzeption und Durchführung diverser Workshops, Trainings, Schulungen und Seminare

Ich habe folgende Schulungen, Trainings, Workshops und Seminare in unterschiedlichen Branchen durchgeführt:

Datenanalyse und -visualisierung
- Datenaufbereitung und -analyse in R (2019ff)
- Datenvisualisierung in R (2020, 2022)
- Dashboards in R Shiny (2022)

Statistik
- Deskriptive Statistik und Hypothesentests in der Psychologie und Medizin (2023)   
- Faktorenanalysen und Strukturgleichungsmodelle in der Psychologie und Linguistik (2020)
- Längsschnitt- und Zeitreihenanalysen (2021)
- Diagnostische Parameter im psychologischen und medizinischen Kontext (2019ff)

Human Resources
- Validität und Nutzen psychologischer Verfahren in der Personalauswahl (2019ff)
- Best-practices in Auswahlinterviews (2021ff)
- Auswertung und Interpretation psychologischer Testverfahren (2016ff)
- Anwenderschulung einer Recuiter-Software (2016ff)
- Gruppenunterschiede und Fairness in Personalauswahlverfahren (2020)

Schulung / Coaching (allg.)