2012 - 2015
Bachelor-Studium - Wirtschaftswissenschaften
LEIBNIZ UNIVERSITÄT HANNOVER
Ohne Abschluss

2011 - 2012
Allgemeine Hochschulreife
BBS MEPPEN Meppen/ BOS Wirtschaft

2009 - 2011
Staatlich geprüfter kaufm. Ass. f. Wirtschaftsinformatik/ Fachhochschulreife (berufsbegleitend)
BBS MEPPEN Meppen

WEITERBILDUNG

2023 - 2024
DATASCIENTEST Puteaux (Frankreich)
Machine Learning Engineer, RNCP-Niveau 7

• Aufbau und Weiterentwicklung der Entwicklungsumgebung für ML-Projekte und MLOps-Pipelines
• Implementierung und Wartung von CI/CD-Pipelines für kontinuierliche Integration und Bereitstellung von ML-Services
• Implementierung einer umfassenden Versionskontrolle für Modelle, Experimente und Metadaten mit ML-Flow
• Entwicklung und Implementierung von Automatisierungslösungen zur Steigerung der Effizienz und Verbesserung der Datenqualität
• Optimierung der Datenarchitektur und Projektsteuerung
• Aufbau und Bereitstellung einer automatisierten News-Datenpipeline mit AWS, Render, PostgreSQL und FastAPI
• Überwachung und Wartung von ML-Modellen: Überwachung, Wartung und Optimierung von ML-Modellen und KI-Services bezüglich Latenz, Speicherbedarf und Durchsatz mit Prometheus & Grafana

2023
SORBONNE UNIVERSITE Paris (Frankreich)
Data Scientist, RNCP-Niveau 6

• Über 114 Modelle entwickelt (1.25 GB nur in json), 160+ Jupyternotebooks geschrieben (1.58 GB) und 90+ Python Skripte, mit insgesamt mehr als 100.000 Zeilen Code.
• Entwicklung von Projekten zur praktischen Anwendung erlernter Programmierkenntnisse
• Erwerb fundierter Kenntnisse in den Bereichen Softwareentwicklung, Algorithmen und Datenstrukturen
• Anwendung von Programmierprinzipien zur Lösung komplexer Probleme und zur Optimierung von Abläufen
• Entwicklung von Zeitreihen-Prognosen mit SARIMAX zur Vorhersage des S&P 500 mit einem MAE von 7 Punkten (Von 300 auf 7)
• Entwicklung eines Reinforcement Learning Modell (PPO) für den automatisierten Handel mit dem S&P500
• Entwicklung eines LSTM-Multiclassification-Modells (One-vs-All Strategie) zur Vorhersage von Aktienkursen mit einer Genauigkeit von 61% (von 49% auf 61%), inkl. fortgeschrittener Feature Engineering-Techniken wie DTW, Kmeans und Hidden Markov Model Clustering.
• Entwicklung eines vollständigen Frameworks für fortgeschrittene Analysen und Optimierung (Walkforward-Optimierung, Crossvalidation, Grid Search, statistische Validierung, SHAP-Analyse, Monte-Carlo-Simulation etc.)

Zertifikate
Anomalie Detection, Kubernetes, Airflow, MLFlow, Web Scraping with BeautifulSoup, Networkx Graph, Convolutional Neural Network with PyTorch, PySpark, Docker, Data Pipeline, FastAPI, Data Quality, Objected Oriented Programming with Python, Data API Fundamentals, SQL for Data Science, Convolutional Neural Networks with Keras, Dense Neural Networks with Keras, Clustering with scitkit-learn, Text Mining with Python, Dimensionality Reduction with scikit-learn, Time Series Analysis with Python, Advanced Classification with scikit-learn, Regression with scitkit-learn, Classification with scitkit-learn, Bash and Linux, Data Visualization with Seaborn, Data Visualization with Matplotlib, Exploratory Statics with Python, Python for Data Science

Sonstige Zertifikate
Gangolf Neubach: Wertschätzende Führung, CISCO IT Essentials: PC Hardware and Software, IHK Emden: Unternehmerschein Personenbeförderung und Güterkraftverkehr, Existenzgründer Institut Gründungsoffensive, Argumentorik-Akademie Wladislaw Jachtchenko, Zertifzierter Massagetherapeut Wellnessfachschule