Machine Learning, Agile Transformation, Greentech, Financial Services
Aktualisiert am 21.02.2024
Profil
Freiberufler / Selbstständiger
Remote-Arbeit
Verfügbar ab: 21.02.2024
Verfügbar zu: 100%
davon vor Ort: 100%
Machine Learning
Systems Engineering
Agile Softwareentwicklung
Italienisch
Deutsch
Englisch
Katalanisch
Französisch
Russisch
nur fortgeschrittene Kennnisse
Spanisch
Arabisch
Grundkenntnisse

Einsatzorte

Einsatzorte

Deutschland, Schweiz, Österreich
möglich

Projekte

Projekte

2023 - heute: Anlagen zur KI-gestützten elektrochemischen Wasseraufbereitung, Data Science Beratung


Rolle: CEO

Kunde: auf Anfrage


2019 - heute: Analytics & künstlicher Intelligenz


Rolle: Ehrenamtliche Lehrtätigkeit zu Analytics & künstlicher Intelligenz

Kunde: Leibniz-Universität Hannover, Institut für Wirtschaftsinformatik


2021 - 2023: Entwicklung von Anlagen zur intelligenten elektromagnetischen Beeinflussung von Flüssigkeiten und Gasen


Rolle: Mitgründer & CIO

Kunde: auf Anfrage


2021 - 2022: Beratung von Finanzdienstleistern in Analytics-nahen Themen


Rolle: Freier Berater


2018 - 2021: Beratung von Versicherungsunternehmen in Analytics-nahen Themen


Rolle: Specialist Lead

Kunde: Deloitte Consulting GmbH


2016 - 2018: Aufbau von Machine Learning Anwendungen aus dem Aktuariat heraus


Rolle: Innovation Actuary

Kunde: HDI Kundenservice AG


2014 - 2016: Beratung von Versicherungsunternehmen im Market Pricing mit Machine Learning Modellen


Rolle: Consultant

Kunde: Milliman GmbH Actuarial


2013 - 2013: Systematische Auffindung und Analyse von Verdachtsfällen


Rolle: Credit Card Fraud Analyst

Kunde: Bayern Card-Services GmbH


Aufgaben:

  • Systematische Auffindung und Analyse von Verdachtsfällen zu Kreditkartenbetrug; Fortentwicklung der angewandten Mustererkennung

2011 - 2012: Generelle IT-Systementwicklung


Rolle: Consultant

Kunde: M-Invent GmbH


Aufgaben:

  • Generelle IT-Systementwicklung mit Java Frameworks und Prototyping von Analytics-Lösungen mit R

Aus- und Weiterbildung

Aus- und Weiterbildung

Studienrichtung Wirtschaftsmathematik

Diplom in Mathematik

Ludwig-MaximiliansUniversität München


Austauschsemester

Universitat Autònoma Barcelona

Kompetenzen

Kompetenzen

Top-Skills

Machine Learning Systems Engineering Agile Softwareentwicklung

Produkte / Standards / Erfahrungen / Methoden

Fachliche Kenntnisse

  • Analytics-Architektur 
  • Projektmanagement 
  • Anforderungsmanagement
  • Umwelttechnik 
  • Versicherungstechnik 
  • Pricing Sachversicherung
  • Industrieversicherung 
  • Versicherungs-Antragsstrecken 
  • Finanz-Regulatorik
  • Agile Methodologien 
  • Design Thinking 
  • Akademische Lehre


Technische Kenntnisse

  • Data Science (Python, R, MATLAB, SAS u.v.m.)
  • Rapid Prototyping 
  • Linux


Machine Learning

  • Objektorientierte Programmierung 
  • Docker


Natural Language Processing

  • Datenbanken
  • Cloud Services


Projekte (Auswahl)

  • Bau von Anlagen zur elektrochemischen Stofftrennung unter Ausnutzung von elektromagnetischer Resonanz (?Electrochemical Triggering?); Entwurf und Umsetzung von Sicherheitsfeatures sowie Fernsteuerbarkeit und Sammlung von Analysedaten
  • Aufbau der IT-Infrastruktur eines Startups mit erhöhten Anforderungen an die Informationssicherheit
  • Aufbau einer Data Pipeline und einer Data Science Infrastruktur zur Steuerung von Laborelektronik mit künstlicher Intelligenz
  • Strategische Beratung einer deutschen Versicherungsgruppe zur nachhaltigen Fortentwicklung der Anwendung künstlicher Intelligenz
  • Strategische Beratung eines InsurTech Startups zur Hebung von Datenpotenzialen Maschinen sollen Menschen die mechanischen Aufgaben und die einfachen Entscheidungen abnehmen, während sie sie bei kreativen und strategischen Fragestellungen unterstützen.
  • Damit das in der betrieblichen Realität funktioniert, müssen die nötige Fachlichkeit, die Fähigkeit zur Datenstrukturierung und - analyse sowie die Möglichkeit zum Aufbau funktionierender Data Pipelines und zur Anpassung der Front-Ends zusammenkommen.
  • Daher bin ich immer dort zu finden, wo das richtige Momentum ist und unterstütze planerisch, koordinierend und hands-on, auch mit eigenen Machine Learning Lösungen.
  • Rapid Prototyping von Machine Learning Lösungen für Versicherungen im Auftrag einer großen internationalen Beratungsgesellschaft und Übergabe zur Implementierung
  • Anwendung von Machine Learning Algorithmen im Pricing Kompositversicherung; Entwurf und Implementierung von Data Science Frameworks für aktuarielle und verwandte Probleme, Leitung von Projektteams
  • Theoretische und praktische Evaluation neuester Analytics/AI/ML Software; intensiver Austausch mit den (damaligen) Startups SparkBeyond, DataRobot, Black Swan Technologies
  • Entwicklung von Algorithmen zur Vorhersage von Eingaben bei Versicherungs-Preisanfragen für die deutsche Tochtergesellschaft eines globalen Versicherungskonzerns
  • Gestaltung der Datenarchitektur einer IFRS-17-Implementierung für einen globalen Versicherungskonzern
  • Entwicklung eines Dienstes zur Marktpreisbeobachtung und Preisoptimierung; Koordination mit externen Softwareentwicklern; Einführung und Verwaltung einer internen EntwicklerPlattform
  • Unterstützung eines globalen Versicherungskonzerns bei der Anforderungsaufnahme und Agilisierung eines Projektportfolios zur internationalen Entwicklung und lokalen Implementierung von Tools im Firmen-Underwriting, Ansprechpartner für Data Science
  • Unterstützung eines Entwickler-Teams einer Sachversicherungs-Antragsstrecke in den Themen Requirements Engineering, Data Science und Wissensmanagement


Berater für Analytics & Agile

Maschinen sollen Menschen die mechanischen Aufgaben und die einfachen Entscheidungen abnehmen, während sie sie bei kreativen und strategischen Fragestellungen unterstützen.

Damit das in der betrieblichen Realität funktioniert, müssen die nötige Fachlichkeit, die Fähigkeit zur Datenstrukturierung und -

analyse sowie die Möglichkeit zum Aufbau funktionierender Data Pipelines und zur Anpassung der Front-Ends zusammenkommen.

Daher bin ich immer dort zu finden, wo das richtige Momentum ist und unterstütze planerisch, koordinierend und hands-on, auch mit eigenen Machine Learning Lösungen.

Einsatzorte

Einsatzorte

Deutschland, Schweiz, Österreich
möglich

Projekte

Projekte

2023 - heute: Anlagen zur KI-gestützten elektrochemischen Wasseraufbereitung, Data Science Beratung


Rolle: CEO

Kunde: auf Anfrage


2019 - heute: Analytics & künstlicher Intelligenz


Rolle: Ehrenamtliche Lehrtätigkeit zu Analytics & künstlicher Intelligenz

Kunde: Leibniz-Universität Hannover, Institut für Wirtschaftsinformatik


2021 - 2023: Entwicklung von Anlagen zur intelligenten elektromagnetischen Beeinflussung von Flüssigkeiten und Gasen


Rolle: Mitgründer & CIO

Kunde: auf Anfrage


2021 - 2022: Beratung von Finanzdienstleistern in Analytics-nahen Themen


Rolle: Freier Berater


2018 - 2021: Beratung von Versicherungsunternehmen in Analytics-nahen Themen


Rolle: Specialist Lead

Kunde: Deloitte Consulting GmbH


2016 - 2018: Aufbau von Machine Learning Anwendungen aus dem Aktuariat heraus


Rolle: Innovation Actuary

Kunde: HDI Kundenservice AG


2014 - 2016: Beratung von Versicherungsunternehmen im Market Pricing mit Machine Learning Modellen


Rolle: Consultant

Kunde: Milliman GmbH Actuarial


2013 - 2013: Systematische Auffindung und Analyse von Verdachtsfällen


Rolle: Credit Card Fraud Analyst

Kunde: Bayern Card-Services GmbH


Aufgaben:

  • Systematische Auffindung und Analyse von Verdachtsfällen zu Kreditkartenbetrug; Fortentwicklung der angewandten Mustererkennung

2011 - 2012: Generelle IT-Systementwicklung


Rolle: Consultant

Kunde: M-Invent GmbH


Aufgaben:

  • Generelle IT-Systementwicklung mit Java Frameworks und Prototyping von Analytics-Lösungen mit R

Aus- und Weiterbildung

Aus- und Weiterbildung

Studienrichtung Wirtschaftsmathematik

Diplom in Mathematik

Ludwig-MaximiliansUniversität München


Austauschsemester

Universitat Autònoma Barcelona

Kompetenzen

Kompetenzen

Top-Skills

Machine Learning Systems Engineering Agile Softwareentwicklung

Produkte / Standards / Erfahrungen / Methoden

Fachliche Kenntnisse

  • Analytics-Architektur 
  • Projektmanagement 
  • Anforderungsmanagement
  • Umwelttechnik 
  • Versicherungstechnik 
  • Pricing Sachversicherung
  • Industrieversicherung 
  • Versicherungs-Antragsstrecken 
  • Finanz-Regulatorik
  • Agile Methodologien 
  • Design Thinking 
  • Akademische Lehre


Technische Kenntnisse

  • Data Science (Python, R, MATLAB, SAS u.v.m.)
  • Rapid Prototyping 
  • Linux


Machine Learning

  • Objektorientierte Programmierung 
  • Docker


Natural Language Processing

  • Datenbanken
  • Cloud Services


Projekte (Auswahl)

  • Bau von Anlagen zur elektrochemischen Stofftrennung unter Ausnutzung von elektromagnetischer Resonanz (?Electrochemical Triggering?); Entwurf und Umsetzung von Sicherheitsfeatures sowie Fernsteuerbarkeit und Sammlung von Analysedaten
  • Aufbau der IT-Infrastruktur eines Startups mit erhöhten Anforderungen an die Informationssicherheit
  • Aufbau einer Data Pipeline und einer Data Science Infrastruktur zur Steuerung von Laborelektronik mit künstlicher Intelligenz
  • Strategische Beratung einer deutschen Versicherungsgruppe zur nachhaltigen Fortentwicklung der Anwendung künstlicher Intelligenz
  • Strategische Beratung eines InsurTech Startups zur Hebung von Datenpotenzialen Maschinen sollen Menschen die mechanischen Aufgaben und die einfachen Entscheidungen abnehmen, während sie sie bei kreativen und strategischen Fragestellungen unterstützen.
  • Damit das in der betrieblichen Realität funktioniert, müssen die nötige Fachlichkeit, die Fähigkeit zur Datenstrukturierung und - analyse sowie die Möglichkeit zum Aufbau funktionierender Data Pipelines und zur Anpassung der Front-Ends zusammenkommen.
  • Daher bin ich immer dort zu finden, wo das richtige Momentum ist und unterstütze planerisch, koordinierend und hands-on, auch mit eigenen Machine Learning Lösungen.
  • Rapid Prototyping von Machine Learning Lösungen für Versicherungen im Auftrag einer großen internationalen Beratungsgesellschaft und Übergabe zur Implementierung
  • Anwendung von Machine Learning Algorithmen im Pricing Kompositversicherung; Entwurf und Implementierung von Data Science Frameworks für aktuarielle und verwandte Probleme, Leitung von Projektteams
  • Theoretische und praktische Evaluation neuester Analytics/AI/ML Software; intensiver Austausch mit den (damaligen) Startups SparkBeyond, DataRobot, Black Swan Technologies
  • Entwicklung von Algorithmen zur Vorhersage von Eingaben bei Versicherungs-Preisanfragen für die deutsche Tochtergesellschaft eines globalen Versicherungskonzerns
  • Gestaltung der Datenarchitektur einer IFRS-17-Implementierung für einen globalen Versicherungskonzern
  • Entwicklung eines Dienstes zur Marktpreisbeobachtung und Preisoptimierung; Koordination mit externen Softwareentwicklern; Einführung und Verwaltung einer internen EntwicklerPlattform
  • Unterstützung eines globalen Versicherungskonzerns bei der Anforderungsaufnahme und Agilisierung eines Projektportfolios zur internationalen Entwicklung und lokalen Implementierung von Tools im Firmen-Underwriting, Ansprechpartner für Data Science
  • Unterstützung eines Entwickler-Teams einer Sachversicherungs-Antragsstrecke in den Themen Requirements Engineering, Data Science und Wissensmanagement


Berater für Analytics & Agile

Maschinen sollen Menschen die mechanischen Aufgaben und die einfachen Entscheidungen abnehmen, während sie sie bei kreativen und strategischen Fragestellungen unterstützen.

Damit das in der betrieblichen Realität funktioniert, müssen die nötige Fachlichkeit, die Fähigkeit zur Datenstrukturierung und -

analyse sowie die Möglichkeit zum Aufbau funktionierender Data Pipelines und zur Anpassung der Front-Ends zusammenkommen.

Daher bin ich immer dort zu finden, wo das richtige Momentum ist und unterstütze planerisch, koordinierend und hands-on, auch mit eigenen Machine Learning Lösungen.

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