Data Scientist & Software Developer

10/2020 – 4/2024

Projektleiter und Softwareentwickler für den Bereich "Anti-Financial Crime".
Verantwortlich für die Entwicklung und das Tuning von Modellen zur Bekämpfung von Finanzkriminalität.
Leitung eines Teams von 4 Mitarbeitern, um eine neue Tuning-Methodik für die Transaktionsüberwachungssysteme der Deutschen Bank zu entwickeln. Der neue Ansatz war das Kernstück des strategischen Rollout-Plans für 2023/2024 und wurde weltweit auf allen Standorten der Deutschen Bank angewendet.
Entwicklung von Anwendungen und Prozessen, um mit unterschiedlichen Modellen für jedes Land (40+) in 12 Monaten live zu gehen.
Durchführung von Schulungen und Workshops für das operative Team & neue Kollegen sowie internationale Dienstreisen, um die neuen Änderungen umzusetzen und Stakeholder zu managen.
Zusammenarbeit mit Modellvalidierung, um die Methodik zu verbessern und Modelllücken zu schließen.
Schließung von regulatorischen Findings verschiedener Stakeholder (Bafin, KPMG, EY, PwC).
Aufbau einer CI/CD-Pipeline mit Bitbucket, TeamCity, SonarQube, Artifactory und Kubernetes, um ein Machine-Learning-Modell bereitzustellen.
Zusammenarbeit mit externen Beratern, um ein Empfehlungssystem für Finanzprodukte zu entwickeln.
Entwicklung neuer Funktionen in der internen Softwareplattform mit React und Python für die Malware Response & Cyber Forensics Abteilung.
Erstellung von Tableau-Dashboard, um den Status der Geldmaschinen in Europa für die Abteilung Cash/SB zu visualisieren.
Analyse von SEPA-Massentransaktionen, um ungewöhnliches Verhalten für das SEPA-Transaktionsteam zu finden.
Verwendete Technologien: PySpark, Hadoop, Python, Hive, SQL, Cloudera, Git, Jira, Java, Kubernetes, Google Cloud Platform, React.

DevOps, Cloud Computing, Apache Spark, Big Data, Data Science, Datenanalyse, Datenarchitekt, Datenmodelierung, ETL, Modellgetriebene Entwicklung, Projektleitung / Teamleitung (IT), Projektmanagement (IT), Python, Softwareentwickler

6/2019 – 4/2020

Entwicklung einer neuen Methode zur Vorhersage von Verbindungspunkten bei der Konstruktion neuer Mercedes-Benz-Fahrzeuge mit Hilfe von KI-Modellen.
Entwicklung einer Methode zur Verwendung von 3D-Modellen als Input für ein neuronales Convolutional-Encoder-Decoder-Netzwerk.
Entwicklung einer neuen Methode zur Kombination von 3D-Modellen und Metadaten zur Einspeisung in neuronale Netze.
Verwendete Technologien: Python, TensorFlow, KNIME, Git, Jira

Python, Datenanalyse, ETL, Machine Learning Engineer, Modellgetriebene Entwicklung, Softwareentwickler

10/2016 – 8/2018

Eigenständige Planung, Durchführung und Dokumentation von Entwicklungsaufgaben für das abteilungseigene Planungswerkzeug DISMOD®
Die Entwicklung erfolgte mittels der Technologien Java, T-SQL, R Studio und Python
Mitarbeit bei Projekten zu Standort- und Transportoptimierung sowie KI-gestützten Vorhersagemodellen (Machine Learning)
Datenpräsentation mittels Microsoft Excel und PowerPoint

Softwareentwickler, Git, Java-Entwickler