Data Scientist & Ökonom (PhD) | Maschinelles Lernen, Kausalanalyse, Business Intelligence & ökonomische Modellierung | Ex-Ministerium
Aktualisiert am 24.02.2026
Profil
Freiberufler / Selbstständiger
Remote-Arbeit
Verfügbar ab: 02.03.2026
Verfügbar zu: 100%
davon vor Ort: 100%
Machine Learning
Statistik
Business Intelligence
Datenanalyse
Cloud
Testanalyse
SQL
Python
Data Scientist
Data Modeling
Deep Learning
Datenbanken
Künstliche Intelligenz
ETL
TensorFlow
VBA
Virtualisierung
Beratung
IT-Strategie
Finanzierung
Modellbasierte Tests
Deutsch
Muttersprache
Englisch
C2
Spanisch
C1
Griechisch
C1
Französisch
B1

Einsatzorte

Einsatzorte

Berlin (+100km)
Deutschland, Schweiz, Österreich
möglich

Projekte

Projekte

4 Monate
2025-09 - 2025-12

Entwicklung und Evaluation fortgeschrittener KI-Systeme (LLM) zur Modellierung ökonomischer Entscheidungsprozesse

AI Expert (PhD) Python SQL
AI Expert (PhD)

  • Entwicklung, Bewertung und Optimierung fortgeschrittener KI-/LLM-Systeme für volkswirtschaftliche Entscheidungsfindung, einschließlich Benchmarking, Beurteilung von Schlussfolgerungen, Zuverlässigkeitsprüfungen und Fehleranalyse.

  • Verbesserung der Modellgenauigkeit und der domänenspezifischen Leistung durch Prompt Engineering, RAG-/LLM-Optimierungstechniken und Deep Research Rubrics.

Prompt Engineerning LLM Data Scientist Datenanalyse RAG
Python SQL
Mercor
San Francisco, Kalifornien, USA
5 Monate
2025-04 - 2025-08

Automatisierte Kundensegmentierung und KPI-basierte Vertriebsoptimierung im Retail Banking

Data Scientist
Data Scientist
  • Entwicklung eines prädiktiven Modells zur Identifikation von Abwanderungsrisiken junger Kund*innen und Zusammenarbeit mit dem Deutschen Sparkassen- und Giroverband zur Entwicklung einer datengetriebenen Kundenbindungsstrategie.
  • Aufbau und Bewertung von Datenmodellen (XGB) zur automatisierten Kundensegmentierung über 40 Millionen Konten hinweg, inklusive KPI-Design und Wirkungsanalyse zur Optimierung der Vertriebskanäle.
Sparkassen Rating und Risikosysteme
Berlin, Deutschland
5 Monate
2024-06 - 2024-10

KI-Projekt

Data Scientist
Data Scientist

Erkennung von Lungenerkrankungen anhand von Röntgenbildern

  • Entwicklung von Deep-Learning- und klassischen ML-Modellen (SVM, XGB) zur Erkennung von Lungenerkrankungen aus 21.000 Röntgenaufnahmen; erreicht 95 % Macro F1-Score mit dem besten TensorFlow-Transfer-Learning-Modell.
  • Deployment einer Streamlit-Webanwendung auf AWS Cloud zur Echtzeit-Vorhersage und Grad-CAM-Visualisierung hochgeladener Thorax-Röntgenbilder.
Datascientest.com
Paris, Frankreich
2 Jahre 10 Monate
2020-12 - 2023-09

Datengetriebene Politikmodellierung

Senior Economist für Data Science
Senior Economist für Data Science

Prognose von Renten- und Arbeitsmarkteffekten mittels Machine Learning und Ökonometrie

  • Entwicklung und Implementierung von Machine-Learning- und ökonometrischen Modellen zur Unterstützung datenbasierter Politikentscheidungen im Bereich Rente und Arbeitsmarkt unter Nutzung administrativer Daten von 60 Millionen Personen.
  • Aufbau struktureller Zeitreihen- und demografischer Modelle zur Prognose langfristiger Rentenleistungen von 360 Mrd. ? jährlich über einen Zeitraum von 50 Jahren.
  • Präsentation analytischer Ergebnisse für interdisziplinäre Stakeholder und Ableitung konkreter Handlungsempfehlungen für die Politik.
Bundesministerium für Arbeit und Soziales
Berlin, Deutschland
9 Monate
2020-03 - 2020-11

Finanzmodellierung und datenbasierte Analyse im Bereich Erneuerbare Energien und Sustainable Finance

Consultant für Finanzanalyse
Consultant für Finanzanalyse
  • Entwicklung von Finanzmodellen zur Bewertung von Projekten im Bereich erneuerbare Energien.
  • Konzeption des Kurses ?Sustainable Finance? mit Fokus auf datenbasierte Analysen zu internationaler Klimafinanzierung, Risiken und Marktbedingungen.
Renewables Academy (RENAC)
Berlin, Deutschland
2 Jahre 1 Monat
2016-10 - 2018-10

Forschung & Lehre

Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Wissenschaftlicher Mitarbeiter
  • Forschung in Finanzökonomik mit fortgeschrittenen statistischen Methoden und Datenvisualisierung.
  • Lehre datengetriebener Methoden und Betreuung empirischer Masterarbeiten mit Fokus auf statistische Inferenz.
Humboldt-Universität zu Berlin
Berlin, Deutschland

Aus- und Weiterbildung

Aus- und Weiterbildung

5 Monate
2024-06 - 2024-10

Data Scientist

Zertifikat, Université Paris I Panthéon-Sorbonne, Frankreich
Zertifikat
Université Paris I Panthéon-Sorbonne, Frankreich
  • 660 Stunden Vollzeit-Training in Machine Learning mit Python (NumPy, pandas), Datenvisualisierung (Matplotlib, Seaborn, Plotly) und Programmierwerkzeugen (Bash, Git).
  • Vertiefung in klassischem ML (SVM, Logistische Regression, Random Forest, XGBoost, Boosting, Bagging) sowie Entwicklung moderner Deep-Learning-Modelle (Keras, TensorFlow, PyTorch).
  • Aufbau kompletter Datenpipelines und MLOps-Workflows (SQL, APIs, PySpark, MLflow, Docker) und Erwerb der AWS Cloud Practitioner-Zertifizierung.
6 Jahre 3 Monate
2013-10 - 2019-12

Promotion in Volkswirtschaftslehre

Dr. rer. pol. (Note: 1,0 - "summa cum laude"), Humboldt-Universität zu Berlin, Deutschland
Dr. rer. pol. (Note: 1,0 - "summa cum laude")
Humboldt-Universität zu Berlin, Deutschland
  • Anwendung fortgeschrittener statistischer Methoden (Ökonometrie, Kausalanalyse); Veröffentlichung in einem Top-3-Fachjournal.
  • Aufbau und Integration großskaliger Datensätze aus sieben globalen Quellen in eine relationale SQL-Datenbank mit über zwei Millionen Kreditbeobachtungen.
  • Automatisierung strukturierter Datenpipelines mit Python (WAF), um Reproduzierbarkeit und Effizienz in datengetriebener Modellierung sicherzustellen.
  • Nachweis: Geografisch diversifizierte Banken stabilisieren die Kreditvergabe während Finanzkrisen um 7,6 %.
6 Monate
2017-12 - 2018-05

Visiting Researcher

University of California, Berkeley, USA
University of California, Berkeley, USA
11 Monate
2012-10 - 2013-08

MSc in Economics

Barcelona Graduate School of Economics, Spanien
Barcelona Graduate School of Economics, Spanien
11 Monate
2011-10 - 2012-08

MSc in Political Economy

London School of Economics, Großbritannien
London School of Economics, Großbritannien
3 Jahre 6 Monate
2007-10 - 2011-03

BSc in Economics

Universität Konstanz, Deutschland
Universität Konstanz, Deutschland

Position

Position

Als Data Scientist mit Schwerpunkt auf Machine Learning, Predictive Analytics und Business Intelligence entwickle ich datengetriebene Modelle in Python, R und SQL zur Prognose, Klassifikation und Optimierung von Geschäftsprozessen. Mein Einsatzschwerpunkt liegt in der Analyse großer Datenmengen, dem Aufbau automatisierter Datenpipelines und der Entwicklung skalierbarer Modelle für Unternehmen und öffentliche Institutionen. Ich kombiniere statistische Modellierung, ökonometrische Methoden und Cloud-Technologien (AWS, Docker, MLflow), um datenbasierte Entscheidungsprozesse zu optimieren und Business Insights in messbare Ergebnisse zu übersetzen.

Kompetenzen

Kompetenzen

Top-Skills

Machine Learning Statistik Business Intelligence Datenanalyse Cloud Testanalyse SQL Python Data Scientist Data Modeling Deep Learning Datenbanken Künstliche Intelligenz ETL TensorFlow VBA Virtualisierung Beratung IT-Strategie Finanzierung Modellbasierte Tests

Produkte / Standards / Erfahrungen / Methoden

Data Science
Experte
Data Analysis
Experte
Ökonometrie
Experte

Profil

  • Ich bin freiberuflicher Data Scientist und promovierter Volkswirt mit über zehn Jahren Erfahrung in Datenanalyse, Ökonometrie, angewandtem Machine Learning und strategischer Kommunikation.
  • Mein Hintergrund verbindet anspruchsvolle akademische Forschung mit praxisorientierten Projekten in Wirtschaft und Politik ? und ermöglicht mir, komplexe Daten in umsetzbare Erkenntnisse zu übersetzen.


TECHNISCHE KOMPETENZEN

- Programmierung & Datenverarbeitung

Python · R · SQL · VBA · NumPy · pandas · statsmodels · APIs · Flask · FastAPI · PySpark · MLflow · Docker · Linux · Bash · Data Cleaning · Data Validation · Reproducible Research


- Machine Learning & KI
Machine Learning · scikit-learn · XGBoost · Random Forest · Gradient Boosting · Logistic Regression · SVM · Feature Engineering · Model Evaluation · Hyperparameter Tuning · Cross Validation · Model Deployment · Monitoring · Bias & Error Analysis


- Deep Learning & KI-Systeme

Deep Learning · TensorFlow · Keras · PyTorch · Neural Networks · CNNs · Transfer Learning · Representation Learning · Model Explainability (SHAP, LIME) · Reliability & Robustness Testing


- LLMs, NLP & RAG

Large Language Models (LLMs) · Prompt Engineering · Retrieval-Augmented Generation (RAG) · Hugging Face · Embeddings · Semantic Search · Reasoning Evaluation · Structured LLM Evaluation · Hallucination & Error Analysis · NLP Pipelines · NLTK · spaCy · Text Classification · Sentiment Analysis


- Datenvisualisierung & Business Intelligence

Data Visualization · Matplotlib · Seaborn · Plotly · ggplot · Power BI · Tableau · Data Storytelling · Dashboard Design · KPI Definition · Stakeholder Reporting


- Statistik, Ökonometrie & Causal Analysis

Statistical Modelling · Econometrics · Causal Analysis / Causal Inference · Difference-in-Differences (DiD) · Instrumental Variables (IV) · Propensity Score Matching · Regression Discontinuity · Panel Data Analysis · Time Series Analysis · Forecasting · Experimental Design · A/B Testing


- Data Engineering, Big Data & Cloud

Data Pipelines · Data Warehousing · Distributed Computing · Spark · Databricks · Lakehouse Architectures · AWS (Cloud Practitioner zertifiziert) · Cloud Deployment · Streamlit · Scalable Analytics


- MLOps & Workflow Automation

MLOps · MLflow · Docker · CI/CD · Workflow Orchestration · AWS Step Functions · Automated Model Evaluation · Experiment Tracking · Reproducible Pipelines


- Web Scraping & Datenakquise

Web Scraping · Beautiful Soup · Data Extraction · API Integration · Structured & Unstructured Data Processing


- Versionierung & Systeme

Git · GitHub · GitLab · CI/CD · Shell Scripting · Linux Environments


- Business, Economics & Decision Support

Economic Modelling · Financial Modelling · Risk Analysis · Policy Evaluation · Data-Driven Decision Making · Strategic Communication · AI-supported Decision Systems


SOFT SKILLS

  • Problemlösung 
  • Kommunikation 
  • Emotionale Intelligenz 
  • Eigenständigkeit 
  • Neugier 
  • Kritisches Denken 
  • Kreativität 
  • Empathie 
  • Teamorientierung 
  • Humor 
  • Flexibilität 
  • Begeisterungsfähigkeit 
  • Öffentliches Sprechen

Programmiersprachen

Python
R
SQL
VBA

Branchen

Branchen

Erfahrung in den Branchen Finanzwirtschaft, Tech, Energie, Arbeitsmarkt und öffentlicher Sektor.

Einsatzorte

Einsatzorte

Berlin (+100km)
Deutschland, Schweiz, Österreich
möglich

Projekte

Projekte

4 Monate
2025-09 - 2025-12

Entwicklung und Evaluation fortgeschrittener KI-Systeme (LLM) zur Modellierung ökonomischer Entscheidungsprozesse

AI Expert (PhD) Python SQL
AI Expert (PhD)

  • Entwicklung, Bewertung und Optimierung fortgeschrittener KI-/LLM-Systeme für volkswirtschaftliche Entscheidungsfindung, einschließlich Benchmarking, Beurteilung von Schlussfolgerungen, Zuverlässigkeitsprüfungen und Fehleranalyse.

  • Verbesserung der Modellgenauigkeit und der domänenspezifischen Leistung durch Prompt Engineering, RAG-/LLM-Optimierungstechniken und Deep Research Rubrics.

Prompt Engineerning LLM Data Scientist Datenanalyse RAG
Python SQL
Mercor
San Francisco, Kalifornien, USA
5 Monate
2025-04 - 2025-08

Automatisierte Kundensegmentierung und KPI-basierte Vertriebsoptimierung im Retail Banking

Data Scientist
Data Scientist
  • Entwicklung eines prädiktiven Modells zur Identifikation von Abwanderungsrisiken junger Kund*innen und Zusammenarbeit mit dem Deutschen Sparkassen- und Giroverband zur Entwicklung einer datengetriebenen Kundenbindungsstrategie.
  • Aufbau und Bewertung von Datenmodellen (XGB) zur automatisierten Kundensegmentierung über 40 Millionen Konten hinweg, inklusive KPI-Design und Wirkungsanalyse zur Optimierung der Vertriebskanäle.
Sparkassen Rating und Risikosysteme
Berlin, Deutschland
5 Monate
2024-06 - 2024-10

KI-Projekt

Data Scientist
Data Scientist

Erkennung von Lungenerkrankungen anhand von Röntgenbildern

  • Entwicklung von Deep-Learning- und klassischen ML-Modellen (SVM, XGB) zur Erkennung von Lungenerkrankungen aus 21.000 Röntgenaufnahmen; erreicht 95 % Macro F1-Score mit dem besten TensorFlow-Transfer-Learning-Modell.
  • Deployment einer Streamlit-Webanwendung auf AWS Cloud zur Echtzeit-Vorhersage und Grad-CAM-Visualisierung hochgeladener Thorax-Röntgenbilder.
Datascientest.com
Paris, Frankreich
2 Jahre 10 Monate
2020-12 - 2023-09

Datengetriebene Politikmodellierung

Senior Economist für Data Science
Senior Economist für Data Science

Prognose von Renten- und Arbeitsmarkteffekten mittels Machine Learning und Ökonometrie

  • Entwicklung und Implementierung von Machine-Learning- und ökonometrischen Modellen zur Unterstützung datenbasierter Politikentscheidungen im Bereich Rente und Arbeitsmarkt unter Nutzung administrativer Daten von 60 Millionen Personen.
  • Aufbau struktureller Zeitreihen- und demografischer Modelle zur Prognose langfristiger Rentenleistungen von 360 Mrd. ? jährlich über einen Zeitraum von 50 Jahren.
  • Präsentation analytischer Ergebnisse für interdisziplinäre Stakeholder und Ableitung konkreter Handlungsempfehlungen für die Politik.
Bundesministerium für Arbeit und Soziales
Berlin, Deutschland
9 Monate
2020-03 - 2020-11

Finanzmodellierung und datenbasierte Analyse im Bereich Erneuerbare Energien und Sustainable Finance

Consultant für Finanzanalyse
Consultant für Finanzanalyse
  • Entwicklung von Finanzmodellen zur Bewertung von Projekten im Bereich erneuerbare Energien.
  • Konzeption des Kurses ?Sustainable Finance? mit Fokus auf datenbasierte Analysen zu internationaler Klimafinanzierung, Risiken und Marktbedingungen.
Renewables Academy (RENAC)
Berlin, Deutschland
2 Jahre 1 Monat
2016-10 - 2018-10

Forschung & Lehre

Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Wissenschaftlicher Mitarbeiter
  • Forschung in Finanzökonomik mit fortgeschrittenen statistischen Methoden und Datenvisualisierung.
  • Lehre datengetriebener Methoden und Betreuung empirischer Masterarbeiten mit Fokus auf statistische Inferenz.
Humboldt-Universität zu Berlin
Berlin, Deutschland

Aus- und Weiterbildung

Aus- und Weiterbildung

5 Monate
2024-06 - 2024-10

Data Scientist

Zertifikat, Université Paris I Panthéon-Sorbonne, Frankreich
Zertifikat
Université Paris I Panthéon-Sorbonne, Frankreich
  • 660 Stunden Vollzeit-Training in Machine Learning mit Python (NumPy, pandas), Datenvisualisierung (Matplotlib, Seaborn, Plotly) und Programmierwerkzeugen (Bash, Git).
  • Vertiefung in klassischem ML (SVM, Logistische Regression, Random Forest, XGBoost, Boosting, Bagging) sowie Entwicklung moderner Deep-Learning-Modelle (Keras, TensorFlow, PyTorch).
  • Aufbau kompletter Datenpipelines und MLOps-Workflows (SQL, APIs, PySpark, MLflow, Docker) und Erwerb der AWS Cloud Practitioner-Zertifizierung.
6 Jahre 3 Monate
2013-10 - 2019-12

Promotion in Volkswirtschaftslehre

Dr. rer. pol. (Note: 1,0 - "summa cum laude"), Humboldt-Universität zu Berlin, Deutschland
Dr. rer. pol. (Note: 1,0 - "summa cum laude")
Humboldt-Universität zu Berlin, Deutschland
  • Anwendung fortgeschrittener statistischer Methoden (Ökonometrie, Kausalanalyse); Veröffentlichung in einem Top-3-Fachjournal.
  • Aufbau und Integration großskaliger Datensätze aus sieben globalen Quellen in eine relationale SQL-Datenbank mit über zwei Millionen Kreditbeobachtungen.
  • Automatisierung strukturierter Datenpipelines mit Python (WAF), um Reproduzierbarkeit und Effizienz in datengetriebener Modellierung sicherzustellen.
  • Nachweis: Geografisch diversifizierte Banken stabilisieren die Kreditvergabe während Finanzkrisen um 7,6 %.
6 Monate
2017-12 - 2018-05

Visiting Researcher

University of California, Berkeley, USA
University of California, Berkeley, USA
11 Monate
2012-10 - 2013-08

MSc in Economics

Barcelona Graduate School of Economics, Spanien
Barcelona Graduate School of Economics, Spanien
11 Monate
2011-10 - 2012-08

MSc in Political Economy

London School of Economics, Großbritannien
London School of Economics, Großbritannien
3 Jahre 6 Monate
2007-10 - 2011-03

BSc in Economics

Universität Konstanz, Deutschland
Universität Konstanz, Deutschland

Position

Position

Als Data Scientist mit Schwerpunkt auf Machine Learning, Predictive Analytics und Business Intelligence entwickle ich datengetriebene Modelle in Python, R und SQL zur Prognose, Klassifikation und Optimierung von Geschäftsprozessen. Mein Einsatzschwerpunkt liegt in der Analyse großer Datenmengen, dem Aufbau automatisierter Datenpipelines und der Entwicklung skalierbarer Modelle für Unternehmen und öffentliche Institutionen. Ich kombiniere statistische Modellierung, ökonometrische Methoden und Cloud-Technologien (AWS, Docker, MLflow), um datenbasierte Entscheidungsprozesse zu optimieren und Business Insights in messbare Ergebnisse zu übersetzen.

Kompetenzen

Kompetenzen

Top-Skills

Machine Learning Statistik Business Intelligence Datenanalyse Cloud Testanalyse SQL Python Data Scientist Data Modeling Deep Learning Datenbanken Künstliche Intelligenz ETL TensorFlow VBA Virtualisierung Beratung IT-Strategie Finanzierung Modellbasierte Tests

Produkte / Standards / Erfahrungen / Methoden

Data Science
Experte
Data Analysis
Experte
Ökonometrie
Experte

Profil

  • Ich bin freiberuflicher Data Scientist und promovierter Volkswirt mit über zehn Jahren Erfahrung in Datenanalyse, Ökonometrie, angewandtem Machine Learning und strategischer Kommunikation.
  • Mein Hintergrund verbindet anspruchsvolle akademische Forschung mit praxisorientierten Projekten in Wirtschaft und Politik ? und ermöglicht mir, komplexe Daten in umsetzbare Erkenntnisse zu übersetzen.


TECHNISCHE KOMPETENZEN

- Programmierung & Datenverarbeitung

Python · R · SQL · VBA · NumPy · pandas · statsmodels · APIs · Flask · FastAPI · PySpark · MLflow · Docker · Linux · Bash · Data Cleaning · Data Validation · Reproducible Research


- Machine Learning & KI
Machine Learning · scikit-learn · XGBoost · Random Forest · Gradient Boosting · Logistic Regression · SVM · Feature Engineering · Model Evaluation · Hyperparameter Tuning · Cross Validation · Model Deployment · Monitoring · Bias & Error Analysis


- Deep Learning & KI-Systeme

Deep Learning · TensorFlow · Keras · PyTorch · Neural Networks · CNNs · Transfer Learning · Representation Learning · Model Explainability (SHAP, LIME) · Reliability & Robustness Testing


- LLMs, NLP & RAG

Large Language Models (LLMs) · Prompt Engineering · Retrieval-Augmented Generation (RAG) · Hugging Face · Embeddings · Semantic Search · Reasoning Evaluation · Structured LLM Evaluation · Hallucination & Error Analysis · NLP Pipelines · NLTK · spaCy · Text Classification · Sentiment Analysis


- Datenvisualisierung & Business Intelligence

Data Visualization · Matplotlib · Seaborn · Plotly · ggplot · Power BI · Tableau · Data Storytelling · Dashboard Design · KPI Definition · Stakeholder Reporting


- Statistik, Ökonometrie & Causal Analysis

Statistical Modelling · Econometrics · Causal Analysis / Causal Inference · Difference-in-Differences (DiD) · Instrumental Variables (IV) · Propensity Score Matching · Regression Discontinuity · Panel Data Analysis · Time Series Analysis · Forecasting · Experimental Design · A/B Testing


- Data Engineering, Big Data & Cloud

Data Pipelines · Data Warehousing · Distributed Computing · Spark · Databricks · Lakehouse Architectures · AWS (Cloud Practitioner zertifiziert) · Cloud Deployment · Streamlit · Scalable Analytics


- MLOps & Workflow Automation

MLOps · MLflow · Docker · CI/CD · Workflow Orchestration · AWS Step Functions · Automated Model Evaluation · Experiment Tracking · Reproducible Pipelines


- Web Scraping & Datenakquise

Web Scraping · Beautiful Soup · Data Extraction · API Integration · Structured & Unstructured Data Processing


- Versionierung & Systeme

Git · GitHub · GitLab · CI/CD · Shell Scripting · Linux Environments


- Business, Economics & Decision Support

Economic Modelling · Financial Modelling · Risk Analysis · Policy Evaluation · Data-Driven Decision Making · Strategic Communication · AI-supported Decision Systems


SOFT SKILLS

  • Problemlösung 
  • Kommunikation 
  • Emotionale Intelligenz 
  • Eigenständigkeit 
  • Neugier 
  • Kritisches Denken 
  • Kreativität 
  • Empathie 
  • Teamorientierung 
  • Humor 
  • Flexibilität 
  • Begeisterungsfähigkeit 
  • Öffentliches Sprechen

Programmiersprachen

Python
R
SQL
VBA

Branchen

Branchen

Erfahrung in den Branchen Finanzwirtschaft, Tech, Energie, Arbeitsmarkt und öffentlicher Sektor.

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