Profil

Berufseinsteigerin im Bereich Data Science und AI mit solider technischer Basis in Informatik sowie praktischer Erfahrung in Python, SQL, Machine Learning, Datenaufbereitung, Visualisierung und cloudnahen Workflows. Erfahrung in der Entwicklung von End-to-End-Lösungen ? von Datenerfassung und ETL über explorative Analyse bis hin zu prototypischen AI-Anwendungen. Analytisch, strukturiert und motiviert, datengetriebene Softwarelösungen mit messbarem Mehrwert zu entwickeln.

Kernkompetenzen

• Python, SQL, Pandas, NumPy, Scikit-learn
• EDA, ETL, Datenvisualisierung und Reporting
• Machine Learning, Clustering, A/B-Testing und Modellbewertung
• Cloud-Workflows mit GCP sowie API-Integration
• Streamlit, Tableau, Git und strukturierte Projektarbeit
• Sehr gute MS-Office-Kenntnisse sowie analytische und selbstständige Arbeitsweise

Technische Kenntnisse

• Python, SQL, Pandas, NumPy, Scikit-learn, SciPy
• Tableau, Seaborn, Git, GCP, Streamlit
• API-Integration, ETL, EDA, Datenvisualisierung, A/B-Testing
• MS Office: Word, Excel, PowerPoint

Berufliche / Praktische Erfahrung

03/2025 ? 07/2025

Rolle: Trainee Data Science

Kunde: WBS Coding School

Aufgaben:

• Praxisnahe Projekte mit Python, SQL, Machine Learning und Cloud-Workflows.
• Strukturierte Datenaufbereitung, Analyse und Visualisierung für datenbasierte Entscheidungen.
• Entwicklung von End-to-End-Lösungen von Datenerfassung bis Reporting und Prototyping.

07/2023 ? 07/2024

Rolle: Software Development in Automotive and Mobility Ecosystems

Kunde: SEA:ME & 42 Wolfsburg

Aufgaben:

• Entwicklung technischer Softwarelösungen in einem projektorientierten Umfeld.
• Arbeit mit MATLAB/Simulink, Datenströmen und systemnahen Komponenten.
• Mitarbeit in agilen Workflows, Testing und Systemintegration.