Entwicklung eines fortschrittlichen KI-Systems zur Verbesserung der Effizienz und Kundenzufriedenheit im Kundenservice durch Transkription und Analyse von Telefongesprächen in Echtzeit

• Anruftranskription:
  • Implementierung von Spracherkennungsalgorithmen zur genauen Transkription von Live-Kundengesprächen.
• Datenanalyse:
  • Nutzung von Natural Language Processing (NLP), um prägnante Zusammenfassungen zu erstellen, Schlüsselthemen zu identifizieren und Sentiment-Analysen auf den transkribierten Gesprächen durchzuführen.
• Datenbankintegration:
  • Speicherung der Analyseergebnisse in einer strukturierten Datenbank für einfachen Zugriff und weitere Auswertungen.
• LLM-gestützter Datenbankagent:
  • Erstellung eines auf großen Sprachmodellen (LLM) basierenden Agents, der die Datenbank abfragen kann, um relevante Erkenntnisse zu extrahieren.
• Echtzeit-Unterstützung für Callcenter-Agenten:
  • ?Integration des LLM-Agents in den Workflow des Callcenters, um Kundenservicemitarbeitern während der Anrufe sofortige Einblicke und Empfehlungen zu bieten.

Entwicklung eines Multi-KI-Vertriebsmitarbeiter-Trainers und Echtzeit-Beraters, der Vertriebsmitarbeitern bei der Vorbereitung auf Verkaufsgespräche hilft und ihnen während der Verkaufsgespräche Echtzeit-Antwortempfehlungen zu Kundeneinwänden gibt

• Verkaufstraining:
  • Der Multi-KI-Vertriebs-KI-Agent bietet ein Verkaufsszenario zur Vorbereitung auf ein Verkaufsgespräch
• Echtzeit-Einwandbehandlung:
  • Er empfängt potenzielle Kundeneinwände und schreibt oder teilt dem menschlichen Vertriebsmitarbeiter Verkaufsargumente mit
• Anruftranskription & Zusammenfassung:
  • Er transkribiert eine Kundensitzung und fasst sie in einem standardisierten Format zusammen

• Teamführung 
• Generative KI 
• Large Language Model 
• Multimodal Search & Retrieval Augmented Generation 
• Konversations-KI 
• Knowledge Graphen für die RAG 
• Datenwissenschaft 
• Maschinelles Lernen 
• Deep Learning 
• Natural Language Processing 
• Cloud 
• Digitale Transformation 
• Marketing-Analysen 
• Datenmanagement 
• Datenvisualisierung 
• Agile Methoden (SCRUM)

• Beaufsichtigung der Entwicklung eines Minimum Viable Product (MVP), das die wichtigsten KI-Funktionen vorstellt
  
• Vorantreiben von Forschungs- und Entwicklungsinitiativen zur Erforschung und Implementierung modernster KI-Technologien, die generative KI für die Modeindustrie nutzen
  
• Sicherstellung des verantwortungsvollen und ethischen Einsatzes von KI unter Einhaltung der einschlägigen Vorschriften und Förderung der Transparenz
  

• Leitung eines Teams aus Datenwissenschaftlern, Dateningenieuren, Ingenieuren für maschinelles Lernen und KI-Spezialisten bei der Entwicklung einer konversationellen KI, die den Kundenzugang zu Wissensdatenbanken per Telefon oder E-Mail um 25 % verbesserte
• Schulung des Teams im Scrum-Framework, wodurch die Effizienz des Teams um 30 % gesteigert wurde
  
• Vorantreiben der Einführung neuer Technologien wie LLM, was zu einer Steigerung der Kundenbindung um 15 % führte
  
• Implementierung von RAG-basiertem LLM, Verbesserung des Produktangebots und der Kundenerfahrung, was zu einer Umsatzsteigerung von 10 % führte
  
• Bereitstellung strategischer Leitlinien und Einblicke für die Unternehmensleitung zur Nutzung von KI und Data Science, um Geschäftsziele zu erreichen und Wettbewerbsvorteile zu erzielen
  
• Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams, um datengestützte Möglichkeiten zur Umsatzsteigerung, Kostenoptimierung und Prozessverbesserung zu identifizieren
  
• Etablierung von Best Practices und Standards für Datenmanagement, Modellentwicklung und -bereitstellung, um die Einhaltung gesetzlicher Anforderungen und Branchenstandards zu gewährleisten
  
• Förderung einer Kultur des kontinuierlichen Lernens und der Entwicklung innerhalb des KI- und Data-Science-Teams,
  
• Förderung des Wissensaustauschs und der Kompetenzerweiterung
  

• Entwicklung und Umsetzung einer soliden KI-Strategie im Einklang mit den Unternehmenszielen
• Enge Zusammenarbeit mit Stakeholdern, um KI-Initiativen auf die Unternehmensziele abzustimmen und die Ergebnisse effektiv zu kommunizieren
  
• Beratung der Geschäftsleitung bei der Implementierung von KI-Strategien
  
• Entwicklung eines Marketing-Mix-Modells, das den ROAS um 5 % erhöhte und die Zuweisung des Marketingbudgets optimierte
  
• Entwarf und erstellte umsetzbare Dashboards
  
• Einsatz von NLP zur Analyse und Identifizierung von Verkaufschancen und zur Entwicklung oder Verbesserung neuer Produkte
  
• Festlegung von Verkaufszielen durch Prognose der jährlichen Verkaufsquoten und Projektion des erwarteten Verkaufsvolumens für bestehende und neue Produkte
  
• Leitung des Entwurfs und der Bereitstellung einer Cloud-basierten AWS-Architektur von Grund auf, wodurch die schnelle Prototypenerstellung, das Testen und die schnellere Bereitstellung um 20 % verbessert wurden
  
• Sicherstellung von ethischen KI-Anwendungen in Übereinstimmung mit rechtlichen und industriellen Standards
  

Entwicklung eines Empfehlungssystems

Rolle: Lead Data Scientist 

Kunde: globales Automobilunternehmen 

Aufgaben:

• Entwicklung eines Empfehlungssystems, das den Verkauf von Fahrzeugkonfigurationsoptionen um 10 % steigerte
  
• Entwicklung einer hybriden Architektur zur Bewältigung des Kaltstartproblems (Umgang mit neuen Artikeln, die nicht Teil des ursprünglichen Portfolios waren, aber ebenfalls empfohlen werden müssen)
  
• Sicherstellung der Datenqualität und -integrität durch Überwachung der Entwicklung von Datenpipelines, Datenbereinigungs- und Validierungsprozessen
  
• Festlegung des Projektumfangs und Abstimmung mit den Beteiligten, um eine erfolgreiche Projektabwicklung zu gewährleisten
  
• Verwaltung und Führung des Entwicklungsteams (Festlegung von Zielen, Leistungsbewertung, Codeüberprüfung, Feedback und Betreuung von Teammitgliedern, um sie in ihren Aufgaben zu unterstützen)
  
• Vermittlung von Erkenntnissen an die Beteiligten in klarer und umsetzbarer Form
  

Eingesetzte Produkte:

Python, AWS, Git, Docker, TensorFlow, Keras, Scikit-learn, NLTK, Pandas, NumPy, Scipy,

Kenntnisse:

Data Processing, Data Analysis, Machine Learning, Natural Language Processing, Deep Learning

Entwicklung einer KI für NMR (Nuclear Magnetic Resonance) Referenzspektrensuche

Rolle: Lead Data Scientist 

Kunde: globales Chemieunternehmen

Aufgaben:

• Leitung eines Teams, das dem Unternehmen half, seine Produktivität um 15 % zu steigern und 200.000 Euro an Personalkosten einzusparen, indem es ein KI-Modell zur Ermittlung der am besten passenden Referenzspektren für ein bestimmtes NMR-Spektrum entwickelte
• Einsatz und Verfeinerung des Modells zur Integration neuer NMR-Spektren
  
• Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams wie Produkt-, Technik- und Geschäftsinteressenten, um sicherzustellen, dass das Projekt mit den allgemeinen Geschäftszielen übereinstimmt
  

Eingesetzte Produkte:

Python, AWS, SQL, Git, Docker, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Pandas, NumPy

Kenntnisse:

Data Processing, Data Analysis, Machine Learning, Deep Learning

Kundenabwanderungsanalyse und Kreditbewertung

Kunde: Großbank

Aufgaben:

• Erstellung von Klassifizierungsmodellen für eine Großbank, wodurch die Kundenabwanderung um jährlich 5 % gesenkt werden konnte
  
• Schulung und Einsatz eines Kreditbewertungsmodells zur Ermittlung der Kreditwürdigkeit von Kunden
  

Eingesetzte Produkte:

Python, Git, SQL, Docker, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Pandas, NumPy,

Kenntnisse:

Data Processing, Data Analysis, Machine Learning, Deep Learning

Entwicklung eines Dashboards

Rolle: Leitender Tableau-Entwickler

Kunde: Großbank

Aufgaben:

• Entwicklung eines Dashboards, das einen Überblick über die Vollständigkeit und den Einreichungszeitpunkt von Finanzberichten gibt und den leitenden Finanzanalysten hilft, bei Bedarf proaktiv Maßnahmen zu ergreifen
  
• Entwicklung von Dashboards, die es Managern ermöglichen, in Echtzeit einen Überblick über die Zugriffsrechte ihrer Teammitglieder sowie über die Anzahl und Art der von ihnen auf der Datenplattform durchgeführten Aktionen zu erhalten (einschließlich einer Deep-Dive-Option)
  
• Implementierung einer Filterlogik, um sicherzustellen, dass nur eine ausgewählte Gruppe von Nutzern auf die Dashboards zugreifen kann
  
• Verbesserung der Leistung der bestehenden Dashboards
  

Eingesetzte Produkte:

Python, SQL, Tableau

Kenntnisse:

Data Processing, Data Analysis, Data Visualization

Migration des Kundenportfolios

Kunde: großer Telekommunikationsanbieter

Aufgaben:

• Unterstützung des Unternehmens bei der Erhöhung der Kundenbindung durch Entwicklung eines Algorithmus für die optimale Migration von Kunden von einem alten zu einem neuen Zielportfolio
  
• Mithilfe fortschrittlicher Analysen werden den Kunden automatisch neue optimale Zielpakete zugewiesen, indem der nächstgelegene Preispunkt mit mindestens der gleichen Leistung gefunden wird
  

Eingesetzte Produkte:

Python, Git, SQL, Docker, Scikit-learn, NLTK, Pandas, NumPy, Scipy

Kenntnisse:

Data Processing, Data Analysis, Natural Language Processing, Machine Learning

Datenmigration von einer Legacy-Integrationsschicht zu einem neuen Data Warehouse

Kunde: Großbank

Aufgaben:

• Entwicklung eines Algorithmus, der die Ähnlichkeit von Datensätzen für eine optimale Migration berechnet, indem er eingehende und ausgehende Datensätze vergleicht, auch wenn diese Datensätze unterschiedliche Dimensionen haben
  

Eingesetzte Produkte:

Python, Git, SQL, Scikit-learn, NLTK, Pandas, NumPy, Scipy

Kenntnisse:

Data Processing, Data Analysis, Natural Language Processing, Machine Learning

Vorhersage von Qualitätsabweichungen von Medizinprodukten mittels Text Mining & Deep Learning

Kunde: Globales Life-Sciences-Unternehmen

Aufgaben:

• Unterstützung des Unternehmens bei der Steigerung der Kundenzufriedenheit durch die Entwicklung eines Tools für die vorausschauende Wartung von Abweichungen
  
• Abweichungen werden mithilfe von Text-Mining-Techniken und einem Deep-Learning-Algorithmus (LSTM) klassifiziert
  
• Bereitstellung der Modelle auf AWS
  

Eingesetzte Produkte:

Python, AWS, Git, Docker, TensorFlow, Keras, NLTK, Spacy, Scikit-learn, Pandas, NumPy

Kenntnisse:

Natural Language Processing, Machine Learning, Deep Learning

Definition der Ziele und des Umfangs des Dashboards

Rolle: BI & Reporting Manager

Kunde:  große Ölindustrie

Aufgaben:

• Definition der Ziele und des Umfangs des Dashboards auf der Grundlage einer Übersichtsgruppe mit Mitgliedern und Rollen zur Vereinfachung der Kundensegmentierung
• Definition einer Segmentierungslogik zur Optimierung des Gesamtkundenwerts und damit zur Priorisierung von Kunden
  
• Die Anzahl der Segmente und die Schwellenwerte konnten je nach Segmentierungslogik und Filteroptionen angepasst werden
  
• Dashboard zur Rentabilitätssegmentierung: Marge vs. Umsatz
  
• Segmentierung der Kreditauslastung: Limitauslastung vs. Kreditlimit
  
• Segmentierung des Kaufverhaltens: Verhältnis von gekauftem Kraftstoff zu Volumen
  
• Management-Dashboard: Bietet eine Zusammenfassung der wichtigsten Kennzahlen (Umsatz, Gewinn, Marge usw.) für das gesamte Jahr und den aktuellen Monat mit Filteroptionen (Standort, Geschäftsart usw.)
  

Eingesetzte Produkte:

Python, Azure, SQL, Tableau

Kenntnisse:

Data Processing, Data Analysis, Data Visualization

Kundensegmentierung:

Kunde: großer europäischer Einzelhändler

Aufgaben:

• Segmentierung der Kunden in verschiedene Gruppen auf der Grundlage ihrer Kaufgewohnheiten
  
• Vorhersage des 3-monatigen Customer Lifetime Value (CLV), d. h. des Gesamtkaufbetrags, den ein bestimmter Kunde in den nächsten 3 Monaten wahrscheinlich tätigen wird
  
• Erhöhte Kundenbindung durch gezielte Dienstleistungen für jedes Kundensegment
  

Eingesetzte Produkte:

Python, AWS, Git, SQL, Docker, Scikit-learn

Kenntnisse:

Data Processing, Data Analysis, Machine Learning

• Maschinelles Lernen in der Automobilbranche
• Umwandlung von Rohdaten in MySQL mit einer maßgeschneiderten ETL-Anwendung, um widerspenstige Daten für maschinelles Lernen vorzubereiten
  
• Entwurf und Entwicklung eines Modells zur Identifizierung von Kunden, die mit größerer Wahrscheinlichkeit positiv auf eine Verkaufskampagne reagieren werden
  
• Analyse der Daten, um eine Strategie zur Gewinnung weiterer Kunden zu finden
  
• Vorhersage der Leistungsergebnisse
  

• Zuverlässigkeitsanalyse für Lagerkomponenten von Windkraftanlagen
• Anpassung von Zuverlässigkeitsverteilungen für die Ausfallzeit von Komponenten
  
• Schätzung des Vertrauensbereichs für die Anzahl der Ausfälle nach x Jahren
  
• Analyse von IoT-Daten