Business Intelligence |Künstliche Intelligenz | Machine Learning/Datenwissenschaft (Data Science) | Management Beratung (PwC, Detecon)
Aktualisiert am 15.10.2025
Profil
Freiberufler / Selbstständiger
Verfügbar ab: 01.11.2025
Verfügbar zu: 100%
davon vor Ort: 100%
Data Scientist
Künstliche Intelligenz
Strategieentwicklung
Programm Management
Machine Learning
Analytics
Business Analyse
Marktforschung
Innovationsmanagement
Python
Projektmanagement
Internationales
Data Science
Cloud
MLOps Engineer
Data Analyst
Business Intelligence
RAG
Deutsch
Verhandlungssicher
Englisch
Verhandlungssicher
Französisch
Fließend in Wort, Grundkenntnisse in Schrift
Italienisch
Grundkenntnisse
Niederländisch
Muttersprache
Portugiesisch
Grundkenntnisse
Rumänisch
Grundkenntnisse
Spanisch
Fließend in Wort, Grundkenntnisse in Schrift

Einsatzorte

Einsatzorte

Frankfurt am Main (+200km) Darmstadt (+75km) Homburg (Saar) (+50km)
nicht möglich

Projekte

Projekte

1 Jahr 7 Monate
2024-05 - heute

DWH Umfeld

Technischer Business Analyst / Business Engineer / Requirements Engineer / Data Engineer ETL Kanban JIRA + JQL ...
Technischer Business Analyst / Business Engineer / Requirements Engineer / Data Engineer
(Product Owner) Support
  • Verdichtung der Informationen aus und Vertretung des P.O. bei Besprechungen zu individuellen Systemen
  • Projekt Management und Moderation
  • Management/Priorisierung des Product Backlogs
  • Third-Level-Support inklusive Fehler- und Systemanalysen
  • Stakeholder Management
  • Produktvision


Anforderungsmanagement / Requirements Engineering

  • Anforderungsaufnahme / Stories entwickeln mit dem Fachbereich (?Business?)
  • Abstimmung mit und Ansteuerung der externen Dienstleister.
  • Management entsprechender Jira-Boards


Sonstiges

  • Business Support
  • IT Security Compliance Dokumentation
  • Fachliche Dokumentation
  • Entlastung der technischen Rollen
  • Kommunikation zwischen Business und Technologie fazilitieren


Erste Berührungen mit:

  • Obility: Einkaufssystem für Werbemittel
  • RWS (Rewe-Group Werbesystem): Verwaltung der Werbemittel im Rahmen der Jahresplanung (proprietär)
  • Papinet: Tracking der gelieferten Papiermengen für Werbemittel

ETL Kanban JIRA + JQL Confluence Snowflake Cloud DWH GCP (Google) SQL Microstrategy Snowsight PowerPoint Excel Word Teams Zeppelin Notebook MapR Apache Spark PySpark Airflow Google Composer Google DataProc Collibra Kubernetes
Lebensmittel Einzelhandelsunternehmen
1 Jahr 9 Monate
2024-03 - heute

K.I. und generative K.I. für eine IT-Supportorganisation

Managementberater, Projektleiter und Entwickler Retrieval Augmented Generation (RAG) Multi-API Architektur Mistral.AI (Chat & API) ...
Managementberater, Projektleiter und Entwickler
K.I. Management und Management Beratung
  • Beratung (u.a.m.) des CEO und der Eigentümer zum Thema Wissensmanagement / K.I. allgemein
  • Strategische Beratung zur Priorisierung von Themen im Raum Künstliche Intelligenz / genAI
  • Regelmäßige Analysen für CEO und n-1
  • Moderation von Stakeholder Meetings (Kassen)
  • Analyse der Prozesslandschaft
  • Generierung geeigneter Anwendungs-Szenarien
  • Anforderungsmanagement / Requirements Engineering
  • Survey & Evaluierung einiger Drittanbieter
  • Projektleitung für die Produktivierung eines externen Providers
  • Begleitung externer PoCs & Einkaufsprozesse
  • Projektstrukturierung; Kritischer-Pfad Analyse
  • Anleitung der Mitarbeiter


Dialog im Konzern Verbund

  • (Unterstützung bei) Dialog und Briefing von/mit Eigentümern/Kunden


K.I.- Implementierung, Knowledge Management

  • Architektur, Aufbau und Betrieb mehrerer proprietären Wissensmanagement-MVPs (RAG, Azure) inklusive
    • Frontend: Eigenständiger Entwurf & Implementierung eines React-basierten FrontEnd
    • Backend: Flask/Python basiertes RAG-System
    • Anschlüsse an LLM-Schnittstellen: OpenAI und Mistral
  • Dto. Für weitere Systeme wie Übersetzung und Zusammenfassung.
  • Implementierung von Chat / Voice Bots mitsamt deren eigener technologischer Modifikation durch Entwicklung in Form der Anwendung diverser KI-Modelle, Tools & Sprachen (Python) etc.


Datensicherheit und Regulierung

  • GKV Regulierung; Betonung auf Datensicherheit
  • Dialog mit Rechtsabteilung
  • KI juristische Erstbewertung
  • SicherheitsKonzept (SiKo) / Risikomatrix
  • Datenschutz Folgen Abschätzung (DSFA)
  • KI-Assessment, KI-Risikoanalyse

Retrieval Augmented Generation (RAG) Multi-API Architektur Mistral.AI (Chat & API) Prompt-Engineering LLAMA3/Ollama Python K.I. Skripte Embeddings / Einbettungen (BERT) LLMs vergleichende Auswertung Umgang mit Halluzination FAISS PostgreSQL PGVector A.I. / Machine Learning (cognitive AzureAI AI Foundry) Data Factory Functions Data Services Administration T-Systems ?Smart Chat?: PoC/Pilotierung und Deployment Speech2Text Marker.io Open Telekom Cloud (OTC) React.js TypeScript npm Ubuntu Linux Server Gunicorn Nginx API-Erstellung (Flask) OpenAPI / Swagger SAML Active Directory Groups Windows 11 Ubuntu Git Citrix SSH PuTTY PSCP Schlüsselpaare Eigener Git-Server Cursor.AI PowerPoint Oscare Redis data structure store Tyk API-Gateway / Proxy Server Redux Nele.AI Docker Kubernetes Smart Chat by T-Systems
deutsche gesetzliche Krankenkassen (GKV, öffentliches Gesundheitswesen)
1 Monat
2025-02 - 2025-02

Leitung eines Workshops zum Thema ?Cloud- und KI-Einführung

Vortrag und Wissensvermittlung:
  • Einführung in Cloud-Technologien und KI-Einsatzmöglichkeiten.


Ergebnis:

  • Aufbau einer gemeinsamen Wissensbasis als Grundlage für die nächsten Schritte in diesem Bereich.


Analyse des aktuellen IT-Standes:

  • Diskussion mit der IT-Abteilung und Identifikation aktueller sowie potenzieller Herausforderungen durch die Brainstorming-Methodik.


Ergebnis:

  • Strukturierte Übersicht über bestehende sowie mögliche zukünftige Herausforderungen bei der Einführung cloudbasierter KI. 
  • Förderung des gegenseitigen Verständnisses zwischen IT und Fachabteilungen zur Reduzierung von Zielkonflikten.


Ableitung strategischer Handlungsempfehlungen:

  • Entwicklung konkreter Vorschläge für das Management auf Basis der Workshop-Ergebnisse.


Ergebnis:

Erstellung einer abgestimmten Roadmap für die nächsten Projektschritte.

MDax Immobilienunternehmen
6 Monate
2024-07 - 2024-12

Phase 2 - Entwicklung eines generativen K.I.-Prototype für Netzplaner

Projektleiter und K.I.-Spezialist Python Retrieval-Augmented Generation (RAG) FAISS (Facebook AI Similarity Search) ...
Projektleiter und K.I.-Spezialist
  • Implementierung eines MVP/PoC/Pilotierung auf Azure
  • Entwicklung einer benutzerfreundlichen und durchsuchbaren Oberfläche
  • Durchführung von Machbarkeitsstudien und Qualitätstests zur Verfeinerung der technischen Architektur (u.a. Erprobung mehrerer Chunking-Strategien)
  • Einführung eines zentralisierten Zugriffs auf diverse interne und externe Regelwerke
  • Unterstützung verschiedener Nutzerrollen zur effizienten Abwicklung spezifischer Informationsbedürfnisse
  • Einbindung von Nutzerfeedback nach agiler Methodik
Python Retrieval-Augmented Generation (RAG) FAISS (Facebook AI Similarity Search) APIs ChatBot Vektordatenbank GenAI Modelle (z.B. Mistral) Sentence Transformers SpaCy Semantic Text Chunking Tokenization and Limits React.js TypeScript React Hooks CSS Access Tokens API-Erstellung Flask (Python Web Framework) Server-Sent Events (SSE) Redis User Authentication and Authorization JWT (JSON Web Tokens) SaaS/Cloud Services (Azure) RBAC API Integration Intranet Laufwerk Zugriff MS Office 365 PowerPoint Exponential Backoff and Rate Limiting
Elektrizitätsdistributionsfirma
1 Jahr
2023-08 - 2024-07

K.I. Chatbot Startup

Tech. Lead Python Retrieval Augmented Generation (RAG) Large Language Models (LLM) ...
Tech. Lead

Projektleitung

  • Anforderungsanalyse
  • Projektstrukturplanung
  • Projektablaufplanung


Management & Vertrieb:

  • Anleitung Entwickler
  • Regelmäßige Kundenworkshops
  • Projekt Sizing, Scoping, Kalkulation
  • Jira Administration


Management Beratung:

  • Wirtschaftliche Einsatzmöglichkeiten von Chatbots und generative K.


Strategie / Entwicklungs-Lead:

  • MVP-Konzepte -> Testing//PoC/Pilotierung, Sprint Planung
  • Entwickler Steuerung (On-Shore/Near-Shore)
  • Eigene Prototyp-Entwicklung
  • DevOps; CI/CD


K.I. Backend einrichten:

  • Architektur / Chatflows
  • Dokumenten-Uploads / Retrieval Algorithms
  • Webseiten Crawling
  • Embedding und Ablage Vektor Datenbank
  • Abfragen der Datenbank testen und anwenden
  • Clustering- und Dimensionality-Reduction
  • Einreichten auf Cloud Infrastruktur
  • Speech-to-Text (STT); Text-to-Speech (TTS)
  • Einrichten auf Microsoft Azure Web Apps; Qualitätskontrolle
  • Benchmarking und Leistungsüberprüfung der Systeme


Frontend-Backend Kommunikation:

  • Latency minimieren


Demonstratoren:

  • Objekterkennung / Pflaster-Kategorisierung für Europäischen Telekommunikationsanbieter: GCP: Google Vision API; Yolo API
  • Erkennung von IFRS-relevanten und -kritischen Klauseln in Verträgen
  • GCP: Google Vision API

Python Retrieval Augmented Generation (RAG) Large Language Models (LLM) OpenAI GPT ChatGPT MLOps LangChain LangSmith (LLM Qualitätskontrolle) Umgang mit Halluzination Jupyter Notebook Prompt-Engineering Agents Deep Learning Flowise Huggingface gensim t-SNE PCA YOLO Parallel Processing Python Threads Prozesse GCP (Google Cloud Platform) Google Cloud Storage Blobs Azure Git GitHub Actions React.js Teams Outlook Excel PowerPoint Miro API-Erstellung NGINX reverse Proxy Flask Server Kubernetes Kubeflow Barrierefreie Software Text-to-Speech Avatars AnythingLLM Tailwindcss Grafana Next-React-JavaScript Stack TypeScript npm Rest APIs API-Calls Microsoft Azure admin (e.g. RBAC) Azure ML Entra ID Render.com Monorepos vs. Polyrepos Pytorch BigQuery Figma Apache Kafka LangGraph Embeddings Pinecone Vectara JavaScript Scrapy Ansible Generierung von Bildern und Videos Artifactory n8n Geoinformationssystem MLflow OpenCV
2 Monate
2024-05 - 2024-06

Phase 1 - Entwicklung eines generativen K.I.-Prototype für Netzplaner

Projektleiter und K.I.-Spezialist Python Retrieval-Augmented Generation (RAG) FAISS (Facebook AI Similarity Search) ...
Projektleiter und K.I.-Spezialist

  • Sammlung der Anforderungen der Netzplaner und Identifikation aktueller Herausforderungen; Workshop und Meetings mit Stakeholdern zur Sicherstellung der Projektanforderungen und -ziele
  • Definition der Projektziele und Erstellung eines Grobkonzepts zur Nutzung einer intelligenten Wissensdatenbank
  • Planung der Implementierung eines MVP (Minimal Viable Product) basierend auf den Ergebnissen der Anforderungsanalyse
  • Erstellung eines Erstentwurfs der technischen Architektur

Python Retrieval-Augmented Generation (RAG) FAISS (Facebook AI Similarity Search) APIs ChatBot Vektordatenbank GenAI Modelle (z.B. Mistral) Sentence Transformers SpaCy Semantic Text Chunking Tokenization and Limits React.js TypeScript React Hooks CSS Access Tokens API-Erstellung Flask (Python Web Framework) Server-Sent Events (SSE) Redis User Authentication and Authorization JWT (JSON Web Tokens) SaaS/Cloud Services (Azure) RBAC API Integration Intranet Laufwerk Zugriff MS Office 365 PowerPoint Exponential Backoff and Rate Limiting
Elektrizitätsdistributionsfirma
11 Monate
2023-02 - 2023-12

Tech Lead Kundenbasisdokumentation Automatisierung

TypeScript Vue Azure Web App ...

Project Management

  • Projektplanung (ProjektStrukturPlan; Projektorganisation)
  •  Anleitung der Mitarbeiter


Requirements Engineering

  • Kundengespräche
  • Dokumentation
  • API-Definition & Contract


Vertrieb & Angebotsvorbereitung

  • Kundenworkshop Vorbereitung & Durchführung
  • Pricing
  • Change requests


Implementierung

  • Steuerung Unterauftragnehmer
  • Abstimmung der Schnittstellen
  • Test-Technologie & -Programm

TypeScript Vue Azure Web App PostgreSQL JavaScript Node.JS GCP (Google Cloud Plattform
mittelständisches Bankhaus
1 Jahr 6 Monate
2022-07 - 2023-12

Geschäftsanalyse zur Migration des zweitgrößten Data Warehouses Europas

Business Analyst / Stv. Product Owner Snowflake BMC Control-M ETL ...
Business Analyst / Stv. Product Owner
Geschäftsanalyse zur Migration des zweitgrößten Data Warehouses Europas von Teradata zu Snowflake:
  • Enablement der Business Abteilungen
  • Begleitung der Tests
  • Identifizierung von Risiken
  • Einführung einer ?Data Mesh? Architektur


Agiles Projektmanagement; Product Ownership:

  • Stv. Product Owner (P.O.) / Teamleiter; P.O. Support & enger Zusammenarbeit mit dem P.O.
  • Steuerung externer Dienstleister; Servant Leader
  • User Stories / Epics sowie deren Bereitstellung
  • Schnittstelle zwischen Fachbereichen (Stakeholdern), P.O. und Teamkollegen; Sichern der Kommunikation und Abstimmung zw. allen Beteiligten
  • Sichtung, Priorisierung und Zuteilung von Jira-Tickets
  • Anforderungsanalyse/ Requirements Analysis
  • Stakeholder Management
  • Datenqualität sicherstellen


?IT Security First?; Business Analyse

  • Expert Interviews
  • Abstimmung mit Nachbarabteilungen
  • Dokumentation in Confluence

Snowflake BMC Control-M ETL Kanban JIRA + JQL Confluence Snowflake Cloud DWH Microsoft Office 365 Miro GitFlow dbt Teams Outlook Excel PowerPoint Linux SAS Teradata Visual Studio MS C#/.Net Windows Server SSL/TLS Zertifikate Data Mesh Architektur Microstrategy Microsoft BI-Stack: SQL-Server / SSIS / SSAS / SSRS / T-SQL Google Cloud Plattform (GCP) Kafka Terraform Change Data Capture
Lebensmittel Einzelhandelsunternehmen
1 Monat
2023-11 - 2023-11

Befähigung / Support bei praktischer Verwendung von K.I.

PowerPoint
  • Workshop: Einführung in die K.I. allgemein
  • Typische Anwendungen in der Branche
PowerPoint
mittelständisches Unternehmen im produzierenden Gewerbe
2 Jahre 2 Monate
2020-05 - 2022-06

Predictive Marketing & Price-Forward-Curves (K.I.) / Zeitreihenanalyse

Data Scientist / Data Engineer Python Künstliche Intelligenz (K.I.) / Maschinelles Lernen TDD / PyTest ...
Data Scientist / Data Engineer

Energiepreismodellierung (EPSI SaaS, WoodMac):

  • Predictive Marketing / Price-Forward-Curves (PFCs)
  • Anreicherung und Transformation der Zeitreihen/Demand Curves durch K.I.-Methoden und Modellieransätze
  • Anwendung von ETL-, DWH-, und API-Techniken zu dem automatisierten Austausch von Daten zwischen Systemen, e.g. Datendownload sowie Upload zu EPSI
  • Visualisierung der Ergebnisse und Präsentationen
  • Tieferen Verständnisses der Ergebnisse, der Wirkung des Modells und der Einfluss der Input-Faktoren auf sowohl Business als Technologie-Seite


Energiebranche:

  • Energiemärkte
  • Spothandel
  • Merit Order
  • Short-Run Marginal Cost (SRMC), Fundamentalanalyse, Erzeugungstechnologien, Smart Origination, ENTSO-E


Weiterentwicklung einer Datenpipeline:

  • Konzeption, Betrieb und Weiterentwicklung von ETL (Extract ? Transform ? Load) Strecken
  • Datentransformation/-Ergänzung; KI-Methoden
  • Datenkonsolidierung in ?Snowflake? Cloud DWH
  •  Modularisierung und Packaging der Code
  • Automatisierung der Abläufe


Teamentwicklung:

  • Verknüpfung geschäftlicher & technischer Narrativen
  • Business-Team Coaching & Support
  • Arbeitsorganisation; Teamworkshops
  • Interviewen potenzieller neuer Team Mitglieder

Python Künstliche Intelligenz (K.I.) / Maschinelles Lernen TDD / PyTest Pandas NumPy Sklearn / Scikit-Learn Jupyter Notebook Marktmodellierung / -Simulation Lineare Programmierung / Optimierung Fourier Transformationen / Spektralanalyse Zeitreihen / Forecasting Anaconda SQL Rest APIs Postman FTP ETL/ELT Python Datenbank Schnittstellen XML Parsing Asyncio / Asynchrones Python Gitlab-CI Apache Airflow Git Code Versionierung GitFlow JIRA Confluence bash VS Code Python Type Annotations Snowflake Cloud Datenbank / DWH (inkl. SnowSight) AWS (EC2 S3 Airflow) Scrum Kanban EPSI Energiemarktsoftware MS Windows & Linux CLI XML Parsing / Xpath Funktionale & Objektorientierte Programmierung (OOP) MatPlotLib Seaborn MS Office 365 Citrix Style Guides Linux Talend Miro Matlab PyCharm boto3 AWS Lambda Glue OpenAPI/Swagger PyTorch Unit Testing Data Architecture
Energiewirtschaftskonzern
9 Monate
2019-08 - 2020-04

K.I.-basiertes Startup: Textanalyse System (NLP)

Product Owner / K.I. Architekt Python Künstliche Intelligenz: Natural Language Processing (NLP) Faltungsneuronale Netze (CNN) ...
Product Owner / K.I. Architekt
Core Investor/Leadership Team Mitglied für die Entwicklung eines K.I.-basierten Textanalysesystems für eine Schweizer Universalbank:
  • Product Ownership / Architektur Entwurf / technische Ausrichtung des Projekts: CNN A.I. core; modulare containerbasierte Semi-Microservices-Architektur; Entwurf der Benutzerschnittstelle und des Berechtigungskonzepts für Administratoren, Power User (Modeltraining) und User (Scanning); fortgeschrittenes Handling der Trainingsdaten;
  • MVP/PoC/Pilotierung
  • Entwicklersteuerung (Ukraine)
  • Code-Revision des Frontend, des Backend, des K.I. Core
  • Berichterstellung, Präsentation von Ergebnissen und Abstimmung mit dem Kunden


Sonstiges:

  • Teilprojektleitung
  • Ergebnisdokumentation
  • JSON, Linux
  • Dokumentenmanagement

Python Künstliche Intelligenz: Natural Language Processing (NLP) Faltungsneuronale Netze (CNN) PyTest NLTK Tensorflow Docker Dockerfile JIRA JQL Docker-Compose Confluence Microservices Containerisierung Linux MLOps Scrum Sprints User Stories Features FrontEnd Usability- und User Interface-Designs Bitbucket Fullstack NPM Yarn VS Code Nginx Github YAML React.js (Redux Saga) TypeScript NodeJS NestJS MongoDB PostGreSQL Git Azure Red Hat Enterprise Linux (RHEL) Neo4j User Experience (UX) SSO JSON
Finanzbranche
Zürich
2 Jahre
2018-01 - 2019-12

Einrichtung des Berichtswesens für IT-Sicherheitsabteilung eines

Business Analyst / Requirements Engineer / Data Scientist KPI Entwicklung KPI-reports Data Warehouse (DWH) ...
Business Analyst / Requirements Engineer / Data Scientist

Leistungsindikator (KPI) Analyse für den Leiter IT-Sicherheit:

  • Business Analyse durch Interviews mit Mitarbeitern der Abteilung.
  • Visuelle Darstellung in Form von Mock-Ups und Prototypen
  • Entwicklung einer Reihe an ?Tableau? Dashboards auf MS Windows mit "Drilldown" Fähigkeit.
  • Erstellung automatisierter Berichte in der Zusammenarbeit mit Data Warehouse-Mitarbeitern.
  • Entwicklersteuerung (Indien
  • Präsentation essenzieller Metriken
  •  Verfolgung von Audit Ergebnissen


Sonstiges:

  • Anforderungsanalyse
  • Business Analyse

KPI Entwicklung KPI-reports Data Warehouse (DWH) Datenbank Anbindung ETL Group Share Tableau JIRA Confluence JQL SQL Neo4j DSGVO / GDPR Informatica PowerCenter SharePoint JavaScript Node.js React.js Splunk
Finanzbranche
Zürich
4 Monate
2017-04 - 2017-07

Machbarkeitsstudie / Proof of Concept

Datenanalyst / Data Scientist Python Predictive Maintenance (K.I.): SciKit-Learn Deep Learning (TensorFlow ...
Datenanalyst / Data Scientist

Machbarkeitsstudie / Proof of Concept für vorausschauende Wartung (?Predictive Maintenance?) 

  • Analyse / Data Mining einer Inspektionsdatenbank;
    • Anforderungsanalyse
    • Feststellung der Datenqualität durch Visualisierung mittels MatPlotLib und Tableau; Eliminierung von Ausreißern; Weitere Datenbereinigung;
    • Data Mining: Untersuchung von Datenparametern (Bereich, Durchschnitt, Median, Standardabweichungen)
    • Python-Scripting zur Konsolidierung von Daten (20 Excel-Dateien) und Darstellung von Datenbereichen;
    • Datenanalyse und maschinelles Lernen; Erkennen von Mustern und Trends
    • Auswertung von> 3 Millionen Datensätzen zur Vorhersagbarkeit der Prüfergebnisse.
    • Erstellung und Präsentation des Endberichts (Data Storytelling).


Erste Berührungen mit:

  • Prüftechnik

    Python Predictive Maintenance (K.I.): SciKit-Learn Deep Learning (TensorFlow Keras) SVM Decision Trees Tableau MatPlotLib PowerPoint Explorative Daten Analyse / Exploratory Data Analysis (EDA) NumPy Pandas JSON Excel
    Prüforganisation
    Köln
    1 Monat
    2017-03 - 2017-03

    Autobahn Fahrzeugerkennung und -verfolgung

    Computer vision OpenCV Maschinelles Lernen ...

    • Fahrzeugerkennung und Tracking Pipeline erstellt. 
    • Das Modell wurde optimiert und mit Hilfe von Videodaten, die mit einer Automobilkamera bei einer Autobahnfahrt aufgenommen wurden, ausgewertet.

    Computer vision OpenCV Maschinelles Lernen Histogram of oriented gradients SVM
    1 Monat
    2017-03 - 2017-03

    Erkennung der Fahrbahnmarkierung

    Computer vision OpenCV Jupyter

    • Algorithmus zur Erkennung der Fahrbahnmarkierung unter Verwendung von Verzerrungskorrektur, Bildrektifikation, Farbtransformationen und Gradientschwellenwerten erbaut. 
    • Identifizierte Spurkrümmung und Fahrzeugspurposition.
    • Algorithmus für Umwelteinflüsse wie Schatten und Fahrbahnveränderungen korrigiert.

    Computer vision OpenCV Jupyter
    1 Monat
    2017-02 - 2017-02

    Klonen von Fahrverhalten in 'Deep Learning' Systemen

    Deep learning Keras TensorFlow ...

    • Konvolutionelles neuronales Netzwerk für das Fahren in einem Simulator mit TensorFlow und Keras erbaut und trainiert. 
    • Optimierungstechniken wie Regularisierung und Dropout verwendet, um das Netzwerk für das Fahren auf unterschiedlichen Tracks zu verallgemeinern.

    Deep learning Keras TensorFlow Konvolutionelle neurale Netze
    1 Monat
    2017-01 - 2017-01

    Verkehrsschilderkennung

    Deep learning TensorFlow Computer vision; Jupyter

    • Tiefes neuronales Netzwerk kreiert und trainiert um Verkehrszeichen mit TensorFlow zu erkennen. 
    • Es wurde mit verschiedenen Netzwerkarchitekturen experimentiert.
    • Bildvorverarbeitung und Validierung zum Schutz vor 'Overfitting' durchgeführt

    Deep learning TensorFlow Computer vision; Jupyter
    2 Monate
    2016-09 - 2016-10

    Börsenvorhersagendemonstrator

    Maschinelles Lernen (SciKit-Learn) Web API und Scraping

    • Simulator konstruiert, der historische Börsendaten analysiert, um Börsenkurse bis zu 14 Tage im Voraus vorhersagen kann.

    Maschinelles Lernen (SciKit-Learn) Web API und Scraping
    1 Monat
    2016-08 - 2016-08

    Smartcab Drive Training und Demonstrator

    Reinforcement Maschinelles Lernen Simulation

    • Echtzeitdemonstrator eines Smartcabs konstruiert um die Erreichbarkeit von sowohl Sicherheit als auch Effizienz zu beweisen

    Reinforcement Maschinelles Lernen Simulation
    1 Monat
    2016-07 - 2016-07

    Automatisierte Identifikation von Kundensegmenten

    Unbeaufsichtigtes Maschinelles Lernen (SciKit-Learn)

    • 'Unbeaufsichtigte' machinelle Lerntechniken zur Bestimmung von Ähnlichkeiten zwischen Kunden eingesetzt. 
    • Segmentierung der Kunden in verschiedene Kategorien in einem Großhandel Distributor Umfeld durchgeführt

    Unbeaufsichtigtes Maschinelles Lernen (SciKit-Learn)
    1 Monat
    2016-06 - 2016-06

    OpenStreetMap Datenbereinigung

    Python XML JSON ...

    Data Mining Techniken zur Beurteilung der Qualität der OpenStreetMap Frankfurt / Main Daten hinsichtlich Gültigkeit, Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz und Einheitlichkeit eingesetzt

    Python XML JSON Web APIs SQL Datenüberprüfung Datenbereinigung
    1 Monat
    2016-05 - 2016-05

    Stroop Effekt Test

    Forschungsmethoden Datenvisualisierung Statistik

    Deskriptive Statistiken sowie statistische Tests zur Analyse von Stroop-Effekt-Test-Subjekt-Daten verwendet

    Forschungsmethoden Datenvisualisierung Statistik
    1 Monat
    2016-05 - 2016-05

    Datenanalyse eines kommunalen Fahrradnutzungsprogramms

    Statistik Datenvisualisierung Trendanalyse

    Daten des kommunalen Fahrradnutzungsprogramms analysiert, um Trends zu identifizieren

    Statistik Datenvisualisierung Trendanalyse
    1 Monat
    2016-04 - 2016-04

    CIFAR-10 Dataset Bildklassifizierung

    Konvolutionelles neuronales Netzwerk

    Bilder aus dem CIFAR-10-Dataset mit einem konvolutionellen neuronalen Netzwerk klassifiziert

    Konvolutionelles neuronales Netzwerk
    1 Jahr 1 Monat
    2015-03 - 2016-03

    Big Data Analyse adressierbarer Ausgaben

    VBA Datenüberprüfung Datenbereinigung

    VBA (Excel / PowerPoint) zur Analyse von 100.000 P.Os und hunderten von Verträgen angewandt. Abteilungsmitglieder zu den wichtigsten Einkaufsverträge interviewed

    VBA Datenüberprüfung Datenbereinigung
    2 Jahre 2 Monate
    2012-09 - 2014-10

    Strategieentwicklung, Implementierung und Controlling

    Vice President of Strategy and Communications, Management
    Vice President of Strategy and Communications, Management
    • Strategieentwicklung, Implementierung und Controlling: Identifizieren von Chancen und deren Entwicklung in enger Abstimmung mit dem CEO Organisieren von Strategieworkshops für das Managementteam des Unternehmens Implementierung der strategischen Initiativen Vorbereiten der Management Meetings und nachhalten der Beschlüsse Entwickeln und umsetzen der Unternehmensinitiative BPO
    • Steuern der Kommunikation: Priorisieren der Kommunikationserfordernisse sowohl intern als auch extern Sicherstellung der Qualität aller Kommunikationsunterlagen
    • Führung und Entwicklung des Teams

    Ergebnisse:

    • Strategische Unternehmensentwicklung in einem Gesamtprogramm konzipiert
    • Programm in priorisierten Projekten operationalisiert und im intensiven Dialog mit dem Management umgesetzt
    • Geschäftsfeldprozessanalyse erhoben und Prozesse transparent gemacht
    • Veränderungen begleitet und dokumentiert
    • Leiter der Geschäftsfelder beraten
    BuyIn GmbH (Deutsche Telekom Konzern), Darmstadt/Bonn/Paris (Fr.)
    2 Jahre 8 Monate
    2010-01 - 2012-08

    Business und IT-Consulting

    Partner, fachl. Führung von 12 MA
    Partner, fachl. Führung von 12 MA
    • Principal Consultant (Partner-Äkquivalent) für Business und IT-Consulting:
      • Entwicklung von neuem Lösungsgeschäft durch einen beratungsgeführten Ansatz
      • Aufbau und Entwicklung entsprechender Ressourcen
      • Erstellung von Kontakten beim Client
      • Identifizierung von Themen und Lösungsansätzen
      • Akquise von Beratungsprojekten

    Ergebnisse:

    • Bei T-Mobile Niederlande die komplette Evaluierung der technischen Prozesse gegen den ETOM-Benchmark durchgeführt
    • Durchbruch im Consultant Business (U: 100 T€, strategisch wertvoll)
    • Business Case entwickelt für den Ersatz eines wichtigen Billing-Systems für die Telekom
    • Vertriebsprojekte erfolgreich mit gesteuert für den Account DT Konzern
    • Nokia Siemens Networks bei DT Konzern als Partner auf Augenhöhe verankert
    • Vertriebsmitarbeiter vor Ort entwickelt für den Verkauf von Beratungsleistungen
    Nokia Siemens Networks GmbH & Co. KG, (jetzt ?Nokia?) West/South Europe Consulting, Bonn
    2 Jahre 6 Monate
    2007-07 - 2009-12

    Private Equity und strategische Deals

    Senior Manager
    Senior Manager
    • Senior Manager für Private Equity und strategische Deals (M&A) in Deutschland und international:
      • Projektmanagement inkl. Budgetmanagement
      • Mentoring und Beurteilung von Projektmitarbeitern
      • Management von Kundenbeziehungen (Vertrag, Geschäftsentwicklung, Ergebnispräsentation)
      • Gestaltung der internen Zusammenarbeit mit Tax, Legal und Corporate Finance
      • Review des kommerziellen Status und der Perspektiven von Zielgesellschaften
      • Erstellung der Abschlussberichte für die Kunden

    Ergebnisse:

    • Projekte zu unterschiedlichen Themen geleitet, z.B:
      • Umfangreiche Marktstudie zur Funktechnologie (Projektdauer 5 Wo, U: 100 T€)
      • Commercial Due Diligence für ein englisches Reisebüro (P: 3 Wo, U: 100 T€)
      • CDD für die Übernahme eines deutschen Softwarehauses (P: 3 Wo, U: 130 T€)
    • Vertriebsunterlagen für industrielle Dienstleistungen und Medizingroßhandel
    PricewaterhouseCoopers AG, Transaction Services Strategy Group, Frankfurt/M

    Aus- und Weiterbildung

    Aus- und Weiterbildung

    1 Monat
    2017-10 - 2017-10

    Data Analyst

    Udacity
    Udacity

    • Tableau, R, SQL
    • Statistics
    • Datenbereinigung
    • (Exploratory ) Data Analysis
    • Data Wrangling/Munging
    • ML, MongoDB

    1 Monat
    2017-09 - 2017-09

    Java Programming Language

    Udemy
    Udemy
    • Collections
    • Exceptions
    • Object-Orientation
    • Arrays
    • Loops
    • Branches
    • Functions
    1 Monat
    2017-09 - 2017-09

    Scala and Spark for Big Data and Machine Learning

    Udemy
    Udemy

    • Scala
    • Spark 2.0 Ökosystem incl. DataFrames
    • Spark MLlib for Machine Learning
    • Spark jobs using Amazon Web Services
    • Databrick and Zeppelin Notebooks

    1 Monat
    2017-08 - 2017-08

    Hadoop Platform and Application Framework

    Coursera/UCSD
    Coursera/UCSD

    • Big Data Hadoop Stack:
      • Cloudera VM, Execution Environment, Applications and Services
    • HDFS:
      • Architecture and Configuration; Performance and Tuning; Access, Commands, APIs and Applications; MapReduce: Introduction, Examples and Principles; 
    • Apache Spark:
      • ?Introduction, RDDs, Transformations, Job Scheduling, Actions, Caching and Shared Variables

    9 Monate
    2016-11 - 2017-07

    Data Analyst

    Udacity
    Udacity
    1 Monat
    2017-04 - 2017-04

    Self-Driving Car Engineer (Term 1)

    Udacity
    Udacity

    • (Deep) Neural Networks
    • TensorFlow
    • Convolutional Neural Networks
    • Traffic Sign Classification
    • Keras
    • Transfer Learning
    • Support Vector Machines
    • Decisions Trees
    • Vehicle Detection and tracking
    • Finding Lane Lines

    1 Monat
    2016-10 - 2016-10

    Machine Learning

    Machine Learning Engineer,
    Machine Learning Engineer

    • Jupyter
    • Machine Learning (ML) Foundations
    • Supervised Learning
    • Unsupervised Learning
    • Reinforcement Learning
    • ML in Investment and Trading

    1 Monat
    2000-03 - 2000-03

    Gießener Unternehmungsführungs-Seminar

    Universität Gießen, Institut für Unternehmensplanung
    Universität Gießen, Institut für Unternehmensplanung


    9 Monate
    1999-03 - 1999-11

    International Management Development

    Ecole Supérieure des Sciences Economiques et Commerciales, Frankreich
    Ecole Supérieure des Sciences Economiques et Commerciales, Frankreich


    2 Jahre 7 Monate
    1997-04 - 1999-10

    Interne Weiterbildung BWL

    Deutsche Telekom AG
    Deutsche Telekom AG


    1 Jahr 1 Monat
    1998-03 - 1999-03

    Management Development Circle

    Deutsche Telekom AG
    Deutsche Telekom AG



    4 Jahre 3 Monate
    1989-09 - 1993-11

    Studium

    Doctor of Philosophy, University of Nottingham, UK, Faculty of Chemical Physics
    Doctor of Philosophy
    University of Nottingham, UK, Faculty of Chemical Physics

    Doktorarbeit: auf Anfrage

    5 Jahre 1 Monat
    1984-08 - 1989-08

    Physik

    Physikdiplom, Radboud University Nijmegen, NL
    Physikdiplom
    Radboud University Nijmegen, NL

    • Experimentelle Physik (Molekül- und Laserphysik)

    3 Jahre 6 Monate
    1985-12 - 1989-05

    Prope Deuse Informatik

    Radboud University Nijmegen, NL
    Radboud University Nijmegen, NL



    5 Jahre 11 Monate
    1978-08 - 1984-06

    Schulbildung

    Gymnasium, ?V.W.O.?, Van Lingen College, Arnheim, NL
    Gymnasium, ?V.W.O.?, Van Lingen College, Arnheim, NL

    • English
    • Niederländisch
    • Mathematik I+II
    • Physik
    • Chemie
    • Biologie

    Position

    Position


    Kompetenzen

    Kompetenzen

    Top-Skills

    Data Scientist Künstliche Intelligenz Strategieentwicklung Programm Management Machine Learning Analytics Business Analyse Marktforschung Innovationsmanagement Python Projektmanagement Internationales Data Science Cloud MLOps Engineer Data Analyst Business Intelligence RAG

    Produkte / Standards / Erfahrungen / Methoden

    Deep Learning
    Mehrere Projekt im "Deep Learning" Umfeld durchgeführt.
    Git
    Einige Erfahrung gesammelt
    MongoDB
    Kurs absolviert
    MS Excel
    Experte inkl. VBA
    MS Powerpoint
    Experte inkl. VBA
    Predictive Maintenance
    2017 drei Monate in diesem Bereich evaluiert und beraten.
    Tableau
    Im Zeitraum 2018/19 nahezu täglich mit Tableau zwecks Erstellung von KPI Dashboards gearbeitet

    Profil

    • Seit 2014 widme ich mich als IT-Freelancer erfolgreich der Unterstützung und Leitung zahlreicher IT- und Beratungsprojekte in Künstlicher Intelligenz (K.I.), ETL, Datenmigration und -Analyse. Meine Stärke liegt in der Kombination von:
      • Praktischer Erfahrung im Bereich der Künstlichen Intelligenz mit umfassenden Kenntnissen im Maschinellen Lernen und generativen KI-Systemen inkl. Large Language Models (LLMs/ Transformers) wie ChatGPT.
      • Tiefgehender Expertise in der Managementberatung, welche die effektive Integration von KI-Technologien in Unternehmensstrategien ermöglicht.
      • Solidem Verständnis der für die Implementierung von (KI-)Anwendungen notwendigen IT-Infrastrukturen
    • Diese Synergie aus technischem Know-how und Managementkompetenz ermöglicht es mir, innovative KI-Lösungen zu entwickeln und umzusetzen, die den komplexen Anforderungen moderner Unternehmen entsprechen.
    • Seit 1995 bin ich hauptsächlich in Deutschland tätig, sowohl als Managementberater als auch in leitenden Konzernpositionen bis hin zum Vice President.
    • Ich habe in Deutschland Betriebswirtschaft, in den Niederlanden Informatik und Physik studiert und in Großbritannien promoviert. Ich verfüge über Lebens- und Berufserfahrung in vier weiteren Ländern.


    Kombiniert Management- /Strategie-Beratung mit "Hands-On" Künstlicher Intelligenz / Business Intelligenz 

    • Predictive Marketing modelling forward markets through ELT, Data Warehouse, Python Scripts, Artificial Intelligence
    • Business Intelligence (KPIs, Tableau) in der IT Sicherheit einer grösseren Firma
    • Künstliche Intelligenz / Machine Learning / NLP mit vielen parametrischen Modellen im Lauf der Karriere; Physiker (Ph.D. Nottingham / UK)
    • IT & Entwicklung in Python, R, VBA, TensorFlow, Tableau
    • Managing Managementberater bei PricewaterhouseCoopers (Senior Manager), Nokia Siemens Networks (Principal Consultant) und Detecon Consulting  (Regionalleiter)
    • Strategieentwicklung bei BuyIn, T-Com Innovationen, Deutsche Telekom


    Fähigkeiten

    • Programmierung in Python
    • ?Senior Manager? bei PwC und Detecon"
    • Projekt-/Teamleitung; Architekt
    • Zeitreihenanalyse, Datenbereinigung, EDA, Visualisierungen, Projektionsmodelle
    • Snowflake; SQL, API-Integrationen, ETL
    • AWS; Azure, Google, OTC (Telekom)
    • Anforderungsanalyse, Stakeholder- Management, KPIs, Dashboard-Erstellung
    • Produktmanagement, KI-Architekturplanung


    Kernfähigkeiten

    • KI-Spezialist / Machine Learning Engineer ? 
    • Management-Berater / Projektmanager ? 
    • Technischer Projektmanager / Tech Lead ? 
    • Data Scientist / Datenwissenschaft ? 
    • Data Engineer ? 
    • Cloud Spezialist ? 
    • Business Analyst / Business Intelligence Spezialist ? 
    • Produkt Owner / IT-Consultant für KI-Lösungen ? 
    • Seminars / Workshops / Trainings


    Berufserfahrung

    2003 - 2006

    Rolle: Dozent ?Englische Sprache für Naturwissenschaftler? 

    Kunde: FH Bonn-Rhein-Sieg 

    Programmiersprachen

    Excel/VBA
    2015 ein Jahr lang meistens in VBA entwickelt
    Keras
    Mehrere "Deep Learning" Projekte mit Keras durchgeführt.
    MatPlotLib
    Bereits intensiv in mehreren Projekten eingesetzt
    NumPy
    Bereits intensiv in mehreren Projekten eingesetzt, standard Bibliothek in Python
    Pandas
    Bereits intensiv in mehreren Projekten eingesetzt, standard Bibliothek in Python
    Python
    Meistgenutzte Programmiersprache in den vergangenen Jahren
    R
    Bereits benutzt
    SciKit-Learn
    Bereits intensiv in mehreren Projekten eingesetzt, Python Bibliothek für Machine Learning
    SQL
    Bereits intensiv in mehreren Projekten eingesetzt, standard Bibliothek für Datenbank Abfrage
    TensorFlow
    Bereits intensiv in mehreren Projekten eingesetzt,, allerdings i.d.R. als Backend für Keras

    Datenbanken

    Cloudera
    Hadoop Kurs absolviert
    Datenbereinigung
    2017 ein Verfahren für Datenbereinigung in einem "Data Mining" Projekt erarbeitet
    Hadoop
    Hadoop Kurs absolviert
    HDFS
    Hadoop Kurs absolviert
    NoSQL
    Mongo DB Kurs absolviert
    Spark
    Spark Kurs absolviert

    Berechnung / Simulation / Versuch / Validierung

    CBM
    2017 ein "Data Mining" Projekt im "Predictive Maintenance" Bereich durchgeführt
    Convolutional Neural Networks
    Zur Zeit (2019) benutze ich CNNs in einer NLP Kontext.
    Datenüberprüfung
    Decision Trees
    Fahrzeugerkennung
    JSON
    Maschinelles Lernen
    Maschinelles Lernen (SciKit-Learn)
    Support Vector Machines
    Tableau 10.3
    Vorausschauende Instandhaltung

    Managementerfahrung in Unternehmen

    Führungsspanne bis 30 Personen über 2 Ebenen
    Interviews

    Einsatzorte

    Einsatzorte

    Frankfurt am Main (+200km) Darmstadt (+75km) Homburg (Saar) (+50km)
    nicht möglich

    Projekte

    Projekte

    1 Jahr 7 Monate
    2024-05 - heute

    DWH Umfeld

    Technischer Business Analyst / Business Engineer / Requirements Engineer / Data Engineer ETL Kanban JIRA + JQL ...
    Technischer Business Analyst / Business Engineer / Requirements Engineer / Data Engineer
    (Product Owner) Support
    • Verdichtung der Informationen aus und Vertretung des P.O. bei Besprechungen zu individuellen Systemen
    • Projekt Management und Moderation
    • Management/Priorisierung des Product Backlogs
    • Third-Level-Support inklusive Fehler- und Systemanalysen
    • Stakeholder Management
    • Produktvision


    Anforderungsmanagement / Requirements Engineering

    • Anforderungsaufnahme / Stories entwickeln mit dem Fachbereich (?Business?)
    • Abstimmung mit und Ansteuerung der externen Dienstleister.
    • Management entsprechender Jira-Boards


    Sonstiges

    • Business Support
    • IT Security Compliance Dokumentation
    • Fachliche Dokumentation
    • Entlastung der technischen Rollen
    • Kommunikation zwischen Business und Technologie fazilitieren


    Erste Berührungen mit:

    • Obility: Einkaufssystem für Werbemittel
    • RWS (Rewe-Group Werbesystem): Verwaltung der Werbemittel im Rahmen der Jahresplanung (proprietär)
    • Papinet: Tracking der gelieferten Papiermengen für Werbemittel

    ETL Kanban JIRA + JQL Confluence Snowflake Cloud DWH GCP (Google) SQL Microstrategy Snowsight PowerPoint Excel Word Teams Zeppelin Notebook MapR Apache Spark PySpark Airflow Google Composer Google DataProc Collibra Kubernetes
    Lebensmittel Einzelhandelsunternehmen
    1 Jahr 9 Monate
    2024-03 - heute

    K.I. und generative K.I. für eine IT-Supportorganisation

    Managementberater, Projektleiter und Entwickler Retrieval Augmented Generation (RAG) Multi-API Architektur Mistral.AI (Chat & API) ...
    Managementberater, Projektleiter und Entwickler
    K.I. Management und Management Beratung
    • Beratung (u.a.m.) des CEO und der Eigentümer zum Thema Wissensmanagement / K.I. allgemein
    • Strategische Beratung zur Priorisierung von Themen im Raum Künstliche Intelligenz / genAI
    • Regelmäßige Analysen für CEO und n-1
    • Moderation von Stakeholder Meetings (Kassen)
    • Analyse der Prozesslandschaft
    • Generierung geeigneter Anwendungs-Szenarien
    • Anforderungsmanagement / Requirements Engineering
    • Survey & Evaluierung einiger Drittanbieter
    • Projektleitung für die Produktivierung eines externen Providers
    • Begleitung externer PoCs & Einkaufsprozesse
    • Projektstrukturierung; Kritischer-Pfad Analyse
    • Anleitung der Mitarbeiter


    Dialog im Konzern Verbund

    • (Unterstützung bei) Dialog und Briefing von/mit Eigentümern/Kunden


    K.I.- Implementierung, Knowledge Management

    • Architektur, Aufbau und Betrieb mehrerer proprietären Wissensmanagement-MVPs (RAG, Azure) inklusive
      • Frontend: Eigenständiger Entwurf & Implementierung eines React-basierten FrontEnd
      • Backend: Flask/Python basiertes RAG-System
      • Anschlüsse an LLM-Schnittstellen: OpenAI und Mistral
    • Dto. Für weitere Systeme wie Übersetzung und Zusammenfassung.
    • Implementierung von Chat / Voice Bots mitsamt deren eigener technologischer Modifikation durch Entwicklung in Form der Anwendung diverser KI-Modelle, Tools & Sprachen (Python) etc.


    Datensicherheit und Regulierung

    • GKV Regulierung; Betonung auf Datensicherheit
    • Dialog mit Rechtsabteilung
    • KI juristische Erstbewertung
    • SicherheitsKonzept (SiKo) / Risikomatrix
    • Datenschutz Folgen Abschätzung (DSFA)
    • KI-Assessment, KI-Risikoanalyse

    Retrieval Augmented Generation (RAG) Multi-API Architektur Mistral.AI (Chat & API) Prompt-Engineering LLAMA3/Ollama Python K.I. Skripte Embeddings / Einbettungen (BERT) LLMs vergleichende Auswertung Umgang mit Halluzination FAISS PostgreSQL PGVector A.I. / Machine Learning (cognitive AzureAI AI Foundry) Data Factory Functions Data Services Administration T-Systems ?Smart Chat?: PoC/Pilotierung und Deployment Speech2Text Marker.io Open Telekom Cloud (OTC) React.js TypeScript npm Ubuntu Linux Server Gunicorn Nginx API-Erstellung (Flask) OpenAPI / Swagger SAML Active Directory Groups Windows 11 Ubuntu Git Citrix SSH PuTTY PSCP Schlüsselpaare Eigener Git-Server Cursor.AI PowerPoint Oscare Redis data structure store Tyk API-Gateway / Proxy Server Redux Nele.AI Docker Kubernetes Smart Chat by T-Systems
    deutsche gesetzliche Krankenkassen (GKV, öffentliches Gesundheitswesen)
    1 Monat
    2025-02 - 2025-02

    Leitung eines Workshops zum Thema ?Cloud- und KI-Einführung

    Vortrag und Wissensvermittlung:
    • Einführung in Cloud-Technologien und KI-Einsatzmöglichkeiten.


    Ergebnis:

    • Aufbau einer gemeinsamen Wissensbasis als Grundlage für die nächsten Schritte in diesem Bereich.


    Analyse des aktuellen IT-Standes:

    • Diskussion mit der IT-Abteilung und Identifikation aktueller sowie potenzieller Herausforderungen durch die Brainstorming-Methodik.


    Ergebnis:

    • Strukturierte Übersicht über bestehende sowie mögliche zukünftige Herausforderungen bei der Einführung cloudbasierter KI. 
    • Förderung des gegenseitigen Verständnisses zwischen IT und Fachabteilungen zur Reduzierung von Zielkonflikten.


    Ableitung strategischer Handlungsempfehlungen:

    • Entwicklung konkreter Vorschläge für das Management auf Basis der Workshop-Ergebnisse.


    Ergebnis:

    Erstellung einer abgestimmten Roadmap für die nächsten Projektschritte.

    MDax Immobilienunternehmen
    6 Monate
    2024-07 - 2024-12

    Phase 2 - Entwicklung eines generativen K.I.-Prototype für Netzplaner

    Projektleiter und K.I.-Spezialist Python Retrieval-Augmented Generation (RAG) FAISS (Facebook AI Similarity Search) ...
    Projektleiter und K.I.-Spezialist
    • Implementierung eines MVP/PoC/Pilotierung auf Azure
    • Entwicklung einer benutzerfreundlichen und durchsuchbaren Oberfläche
    • Durchführung von Machbarkeitsstudien und Qualitätstests zur Verfeinerung der technischen Architektur (u.a. Erprobung mehrerer Chunking-Strategien)
    • Einführung eines zentralisierten Zugriffs auf diverse interne und externe Regelwerke
    • Unterstützung verschiedener Nutzerrollen zur effizienten Abwicklung spezifischer Informationsbedürfnisse
    • Einbindung von Nutzerfeedback nach agiler Methodik
    Python Retrieval-Augmented Generation (RAG) FAISS (Facebook AI Similarity Search) APIs ChatBot Vektordatenbank GenAI Modelle (z.B. Mistral) Sentence Transformers SpaCy Semantic Text Chunking Tokenization and Limits React.js TypeScript React Hooks CSS Access Tokens API-Erstellung Flask (Python Web Framework) Server-Sent Events (SSE) Redis User Authentication and Authorization JWT (JSON Web Tokens) SaaS/Cloud Services (Azure) RBAC API Integration Intranet Laufwerk Zugriff MS Office 365 PowerPoint Exponential Backoff and Rate Limiting
    Elektrizitätsdistributionsfirma
    1 Jahr
    2023-08 - 2024-07

    K.I. Chatbot Startup

    Tech. Lead Python Retrieval Augmented Generation (RAG) Large Language Models (LLM) ...
    Tech. Lead

    Projektleitung

    • Anforderungsanalyse
    • Projektstrukturplanung
    • Projektablaufplanung


    Management & Vertrieb:

    • Anleitung Entwickler
    • Regelmäßige Kundenworkshops
    • Projekt Sizing, Scoping, Kalkulation
    • Jira Administration


    Management Beratung:

    • Wirtschaftliche Einsatzmöglichkeiten von Chatbots und generative K.


    Strategie / Entwicklungs-Lead:

    • MVP-Konzepte -> Testing//PoC/Pilotierung, Sprint Planung
    • Entwickler Steuerung (On-Shore/Near-Shore)
    • Eigene Prototyp-Entwicklung
    • DevOps; CI/CD


    K.I. Backend einrichten:

    • Architektur / Chatflows
    • Dokumenten-Uploads / Retrieval Algorithms
    • Webseiten Crawling
    • Embedding und Ablage Vektor Datenbank
    • Abfragen der Datenbank testen und anwenden
    • Clustering- und Dimensionality-Reduction
    • Einreichten auf Cloud Infrastruktur
    • Speech-to-Text (STT); Text-to-Speech (TTS)
    • Einrichten auf Microsoft Azure Web Apps; Qualitätskontrolle
    • Benchmarking und Leistungsüberprüfung der Systeme


    Frontend-Backend Kommunikation:

    • Latency minimieren


    Demonstratoren:

    • Objekterkennung / Pflaster-Kategorisierung für Europäischen Telekommunikationsanbieter: GCP: Google Vision API; Yolo API
    • Erkennung von IFRS-relevanten und -kritischen Klauseln in Verträgen
    • GCP: Google Vision API

    Python Retrieval Augmented Generation (RAG) Large Language Models (LLM) OpenAI GPT ChatGPT MLOps LangChain LangSmith (LLM Qualitätskontrolle) Umgang mit Halluzination Jupyter Notebook Prompt-Engineering Agents Deep Learning Flowise Huggingface gensim t-SNE PCA YOLO Parallel Processing Python Threads Prozesse GCP (Google Cloud Platform) Google Cloud Storage Blobs Azure Git GitHub Actions React.js Teams Outlook Excel PowerPoint Miro API-Erstellung NGINX reverse Proxy Flask Server Kubernetes Kubeflow Barrierefreie Software Text-to-Speech Avatars AnythingLLM Tailwindcss Grafana Next-React-JavaScript Stack TypeScript npm Rest APIs API-Calls Microsoft Azure admin (e.g. RBAC) Azure ML Entra ID Render.com Monorepos vs. Polyrepos Pytorch BigQuery Figma Apache Kafka LangGraph Embeddings Pinecone Vectara JavaScript Scrapy Ansible Generierung von Bildern und Videos Artifactory n8n Geoinformationssystem MLflow OpenCV
    2 Monate
    2024-05 - 2024-06

    Phase 1 - Entwicklung eines generativen K.I.-Prototype für Netzplaner

    Projektleiter und K.I.-Spezialist Python Retrieval-Augmented Generation (RAG) FAISS (Facebook AI Similarity Search) ...
    Projektleiter und K.I.-Spezialist

    • Sammlung der Anforderungen der Netzplaner und Identifikation aktueller Herausforderungen; Workshop und Meetings mit Stakeholdern zur Sicherstellung der Projektanforderungen und -ziele
    • Definition der Projektziele und Erstellung eines Grobkonzepts zur Nutzung einer intelligenten Wissensdatenbank
    • Planung der Implementierung eines MVP (Minimal Viable Product) basierend auf den Ergebnissen der Anforderungsanalyse
    • Erstellung eines Erstentwurfs der technischen Architektur

    Python Retrieval-Augmented Generation (RAG) FAISS (Facebook AI Similarity Search) APIs ChatBot Vektordatenbank GenAI Modelle (z.B. Mistral) Sentence Transformers SpaCy Semantic Text Chunking Tokenization and Limits React.js TypeScript React Hooks CSS Access Tokens API-Erstellung Flask (Python Web Framework) Server-Sent Events (SSE) Redis User Authentication and Authorization JWT (JSON Web Tokens) SaaS/Cloud Services (Azure) RBAC API Integration Intranet Laufwerk Zugriff MS Office 365 PowerPoint Exponential Backoff and Rate Limiting
    Elektrizitätsdistributionsfirma
    11 Monate
    2023-02 - 2023-12

    Tech Lead Kundenbasisdokumentation Automatisierung

    TypeScript Vue Azure Web App ...

    Project Management

    • Projektplanung (ProjektStrukturPlan; Projektorganisation)
    •  Anleitung der Mitarbeiter


    Requirements Engineering

    • Kundengespräche
    • Dokumentation
    • API-Definition & Contract


    Vertrieb & Angebotsvorbereitung

    • Kundenworkshop Vorbereitung & Durchführung
    • Pricing
    • Change requests


    Implementierung

    • Steuerung Unterauftragnehmer
    • Abstimmung der Schnittstellen
    • Test-Technologie & -Programm

    TypeScript Vue Azure Web App PostgreSQL JavaScript Node.JS GCP (Google Cloud Plattform
    mittelständisches Bankhaus
    1 Jahr 6 Monate
    2022-07 - 2023-12

    Geschäftsanalyse zur Migration des zweitgrößten Data Warehouses Europas

    Business Analyst / Stv. Product Owner Snowflake BMC Control-M ETL ...
    Business Analyst / Stv. Product Owner
    Geschäftsanalyse zur Migration des zweitgrößten Data Warehouses Europas von Teradata zu Snowflake:
    • Enablement der Business Abteilungen
    • Begleitung der Tests
    • Identifizierung von Risiken
    • Einführung einer ?Data Mesh? Architektur


    Agiles Projektmanagement; Product Ownership:

    • Stv. Product Owner (P.O.) / Teamleiter; P.O. Support & enger Zusammenarbeit mit dem P.O.
    • Steuerung externer Dienstleister; Servant Leader
    • User Stories / Epics sowie deren Bereitstellung
    • Schnittstelle zwischen Fachbereichen (Stakeholdern), P.O. und Teamkollegen; Sichern der Kommunikation und Abstimmung zw. allen Beteiligten
    • Sichtung, Priorisierung und Zuteilung von Jira-Tickets
    • Anforderungsanalyse/ Requirements Analysis
    • Stakeholder Management
    • Datenqualität sicherstellen


    ?IT Security First?; Business Analyse

    • Expert Interviews
    • Abstimmung mit Nachbarabteilungen
    • Dokumentation in Confluence

    Snowflake BMC Control-M ETL Kanban JIRA + JQL Confluence Snowflake Cloud DWH Microsoft Office 365 Miro GitFlow dbt Teams Outlook Excel PowerPoint Linux SAS Teradata Visual Studio MS C#/.Net Windows Server SSL/TLS Zertifikate Data Mesh Architektur Microstrategy Microsoft BI-Stack: SQL-Server / SSIS / SSAS / SSRS / T-SQL Google Cloud Plattform (GCP) Kafka Terraform Change Data Capture
    Lebensmittel Einzelhandelsunternehmen
    1 Monat
    2023-11 - 2023-11

    Befähigung / Support bei praktischer Verwendung von K.I.

    PowerPoint
    • Workshop: Einführung in die K.I. allgemein
    • Typische Anwendungen in der Branche
    PowerPoint
    mittelständisches Unternehmen im produzierenden Gewerbe
    2 Jahre 2 Monate
    2020-05 - 2022-06

    Predictive Marketing & Price-Forward-Curves (K.I.) / Zeitreihenanalyse

    Data Scientist / Data Engineer Python Künstliche Intelligenz (K.I.) / Maschinelles Lernen TDD / PyTest ...
    Data Scientist / Data Engineer

    Energiepreismodellierung (EPSI SaaS, WoodMac):

    • Predictive Marketing / Price-Forward-Curves (PFCs)
    • Anreicherung und Transformation der Zeitreihen/Demand Curves durch K.I.-Methoden und Modellieransätze
    • Anwendung von ETL-, DWH-, und API-Techniken zu dem automatisierten Austausch von Daten zwischen Systemen, e.g. Datendownload sowie Upload zu EPSI
    • Visualisierung der Ergebnisse und Präsentationen
    • Tieferen Verständnisses der Ergebnisse, der Wirkung des Modells und der Einfluss der Input-Faktoren auf sowohl Business als Technologie-Seite


    Energiebranche:

    • Energiemärkte
    • Spothandel
    • Merit Order
    • Short-Run Marginal Cost (SRMC), Fundamentalanalyse, Erzeugungstechnologien, Smart Origination, ENTSO-E


    Weiterentwicklung einer Datenpipeline:

    • Konzeption, Betrieb und Weiterentwicklung von ETL (Extract ? Transform ? Load) Strecken
    • Datentransformation/-Ergänzung; KI-Methoden
    • Datenkonsolidierung in ?Snowflake? Cloud DWH
    •  Modularisierung und Packaging der Code
    • Automatisierung der Abläufe


    Teamentwicklung:

    • Verknüpfung geschäftlicher & technischer Narrativen
    • Business-Team Coaching & Support
    • Arbeitsorganisation; Teamworkshops
    • Interviewen potenzieller neuer Team Mitglieder

    Python Künstliche Intelligenz (K.I.) / Maschinelles Lernen TDD / PyTest Pandas NumPy Sklearn / Scikit-Learn Jupyter Notebook Marktmodellierung / -Simulation Lineare Programmierung / Optimierung Fourier Transformationen / Spektralanalyse Zeitreihen / Forecasting Anaconda SQL Rest APIs Postman FTP ETL/ELT Python Datenbank Schnittstellen XML Parsing Asyncio / Asynchrones Python Gitlab-CI Apache Airflow Git Code Versionierung GitFlow JIRA Confluence bash VS Code Python Type Annotations Snowflake Cloud Datenbank / DWH (inkl. SnowSight) AWS (EC2 S3 Airflow) Scrum Kanban EPSI Energiemarktsoftware MS Windows & Linux CLI XML Parsing / Xpath Funktionale & Objektorientierte Programmierung (OOP) MatPlotLib Seaborn MS Office 365 Citrix Style Guides Linux Talend Miro Matlab PyCharm boto3 AWS Lambda Glue OpenAPI/Swagger PyTorch Unit Testing Data Architecture
    Energiewirtschaftskonzern
    9 Monate
    2019-08 - 2020-04

    K.I.-basiertes Startup: Textanalyse System (NLP)

    Product Owner / K.I. Architekt Python Künstliche Intelligenz: Natural Language Processing (NLP) Faltungsneuronale Netze (CNN) ...
    Product Owner / K.I. Architekt
    Core Investor/Leadership Team Mitglied für die Entwicklung eines K.I.-basierten Textanalysesystems für eine Schweizer Universalbank:
    • Product Ownership / Architektur Entwurf / technische Ausrichtung des Projekts: CNN A.I. core; modulare containerbasierte Semi-Microservices-Architektur; Entwurf der Benutzerschnittstelle und des Berechtigungskonzepts für Administratoren, Power User (Modeltraining) und User (Scanning); fortgeschrittenes Handling der Trainingsdaten;
    • MVP/PoC/Pilotierung
    • Entwicklersteuerung (Ukraine)
    • Code-Revision des Frontend, des Backend, des K.I. Core
    • Berichterstellung, Präsentation von Ergebnissen und Abstimmung mit dem Kunden


    Sonstiges:

    • Teilprojektleitung
    • Ergebnisdokumentation
    • JSON, Linux
    • Dokumentenmanagement

    Python Künstliche Intelligenz: Natural Language Processing (NLP) Faltungsneuronale Netze (CNN) PyTest NLTK Tensorflow Docker Dockerfile JIRA JQL Docker-Compose Confluence Microservices Containerisierung Linux MLOps Scrum Sprints User Stories Features FrontEnd Usability- und User Interface-Designs Bitbucket Fullstack NPM Yarn VS Code Nginx Github YAML React.js (Redux Saga) TypeScript NodeJS NestJS MongoDB PostGreSQL Git Azure Red Hat Enterprise Linux (RHEL) Neo4j User Experience (UX) SSO JSON
    Finanzbranche
    Zürich
    2 Jahre
    2018-01 - 2019-12

    Einrichtung des Berichtswesens für IT-Sicherheitsabteilung eines

    Business Analyst / Requirements Engineer / Data Scientist KPI Entwicklung KPI-reports Data Warehouse (DWH) ...
    Business Analyst / Requirements Engineer / Data Scientist

    Leistungsindikator (KPI) Analyse für den Leiter IT-Sicherheit:

    • Business Analyse durch Interviews mit Mitarbeitern der Abteilung.
    • Visuelle Darstellung in Form von Mock-Ups und Prototypen
    • Entwicklung einer Reihe an ?Tableau? Dashboards auf MS Windows mit "Drilldown" Fähigkeit.
    • Erstellung automatisierter Berichte in der Zusammenarbeit mit Data Warehouse-Mitarbeitern.
    • Entwicklersteuerung (Indien
    • Präsentation essenzieller Metriken
    •  Verfolgung von Audit Ergebnissen


    Sonstiges:

    • Anforderungsanalyse
    • Business Analyse

    KPI Entwicklung KPI-reports Data Warehouse (DWH) Datenbank Anbindung ETL Group Share Tableau JIRA Confluence JQL SQL Neo4j DSGVO / GDPR Informatica PowerCenter SharePoint JavaScript Node.js React.js Splunk
    Finanzbranche
    Zürich
    4 Monate
    2017-04 - 2017-07

    Machbarkeitsstudie / Proof of Concept

    Datenanalyst / Data Scientist Python Predictive Maintenance (K.I.): SciKit-Learn Deep Learning (TensorFlow ...
    Datenanalyst / Data Scientist

    Machbarkeitsstudie / Proof of Concept für vorausschauende Wartung (?Predictive Maintenance?) 

    • Analyse / Data Mining einer Inspektionsdatenbank;
      • Anforderungsanalyse
      • Feststellung der Datenqualität durch Visualisierung mittels MatPlotLib und Tableau; Eliminierung von Ausreißern; Weitere Datenbereinigung;
      • Data Mining: Untersuchung von Datenparametern (Bereich, Durchschnitt, Median, Standardabweichungen)
      • Python-Scripting zur Konsolidierung von Daten (20 Excel-Dateien) und Darstellung von Datenbereichen;
      • Datenanalyse und maschinelles Lernen; Erkennen von Mustern und Trends
      • Auswertung von> 3 Millionen Datensätzen zur Vorhersagbarkeit der Prüfergebnisse.
      • Erstellung und Präsentation des Endberichts (Data Storytelling).


    Erste Berührungen mit:

    • Prüftechnik

      Python Predictive Maintenance (K.I.): SciKit-Learn Deep Learning (TensorFlow Keras) SVM Decision Trees Tableau MatPlotLib PowerPoint Explorative Daten Analyse / Exploratory Data Analysis (EDA) NumPy Pandas JSON Excel
      Prüforganisation
      Köln
      1 Monat
      2017-03 - 2017-03

      Autobahn Fahrzeugerkennung und -verfolgung

      Computer vision OpenCV Maschinelles Lernen ...

      • Fahrzeugerkennung und Tracking Pipeline erstellt. 
      • Das Modell wurde optimiert und mit Hilfe von Videodaten, die mit einer Automobilkamera bei einer Autobahnfahrt aufgenommen wurden, ausgewertet.

      Computer vision OpenCV Maschinelles Lernen Histogram of oriented gradients SVM
      1 Monat
      2017-03 - 2017-03

      Erkennung der Fahrbahnmarkierung

      Computer vision OpenCV Jupyter

      • Algorithmus zur Erkennung der Fahrbahnmarkierung unter Verwendung von Verzerrungskorrektur, Bildrektifikation, Farbtransformationen und Gradientschwellenwerten erbaut. 
      • Identifizierte Spurkrümmung und Fahrzeugspurposition.
      • Algorithmus für Umwelteinflüsse wie Schatten und Fahrbahnveränderungen korrigiert.

      Computer vision OpenCV Jupyter
      1 Monat
      2017-02 - 2017-02

      Klonen von Fahrverhalten in 'Deep Learning' Systemen

      Deep learning Keras TensorFlow ...

      • Konvolutionelles neuronales Netzwerk für das Fahren in einem Simulator mit TensorFlow und Keras erbaut und trainiert. 
      • Optimierungstechniken wie Regularisierung und Dropout verwendet, um das Netzwerk für das Fahren auf unterschiedlichen Tracks zu verallgemeinern.

      Deep learning Keras TensorFlow Konvolutionelle neurale Netze
      1 Monat
      2017-01 - 2017-01

      Verkehrsschilderkennung

      Deep learning TensorFlow Computer vision; Jupyter

      • Tiefes neuronales Netzwerk kreiert und trainiert um Verkehrszeichen mit TensorFlow zu erkennen. 
      • Es wurde mit verschiedenen Netzwerkarchitekturen experimentiert.
      • Bildvorverarbeitung und Validierung zum Schutz vor 'Overfitting' durchgeführt

      Deep learning TensorFlow Computer vision; Jupyter
      2 Monate
      2016-09 - 2016-10

      Börsenvorhersagendemonstrator

      Maschinelles Lernen (SciKit-Learn) Web API und Scraping

      • Simulator konstruiert, der historische Börsendaten analysiert, um Börsenkurse bis zu 14 Tage im Voraus vorhersagen kann.

      Maschinelles Lernen (SciKit-Learn) Web API und Scraping
      1 Monat
      2016-08 - 2016-08

      Smartcab Drive Training und Demonstrator

      Reinforcement Maschinelles Lernen Simulation

      • Echtzeitdemonstrator eines Smartcabs konstruiert um die Erreichbarkeit von sowohl Sicherheit als auch Effizienz zu beweisen

      Reinforcement Maschinelles Lernen Simulation
      1 Monat
      2016-07 - 2016-07

      Automatisierte Identifikation von Kundensegmenten

      Unbeaufsichtigtes Maschinelles Lernen (SciKit-Learn)

      • 'Unbeaufsichtigte' machinelle Lerntechniken zur Bestimmung von Ähnlichkeiten zwischen Kunden eingesetzt. 
      • Segmentierung der Kunden in verschiedene Kategorien in einem Großhandel Distributor Umfeld durchgeführt

      Unbeaufsichtigtes Maschinelles Lernen (SciKit-Learn)
      1 Monat
      2016-06 - 2016-06

      OpenStreetMap Datenbereinigung

      Python XML JSON ...

      Data Mining Techniken zur Beurteilung der Qualität der OpenStreetMap Frankfurt / Main Daten hinsichtlich Gültigkeit, Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz und Einheitlichkeit eingesetzt

      Python XML JSON Web APIs SQL Datenüberprüfung Datenbereinigung
      1 Monat
      2016-05 - 2016-05

      Stroop Effekt Test

      Forschungsmethoden Datenvisualisierung Statistik

      Deskriptive Statistiken sowie statistische Tests zur Analyse von Stroop-Effekt-Test-Subjekt-Daten verwendet

      Forschungsmethoden Datenvisualisierung Statistik
      1 Monat
      2016-05 - 2016-05

      Datenanalyse eines kommunalen Fahrradnutzungsprogramms

      Statistik Datenvisualisierung Trendanalyse

      Daten des kommunalen Fahrradnutzungsprogramms analysiert, um Trends zu identifizieren

      Statistik Datenvisualisierung Trendanalyse
      1 Monat
      2016-04 - 2016-04

      CIFAR-10 Dataset Bildklassifizierung

      Konvolutionelles neuronales Netzwerk

      Bilder aus dem CIFAR-10-Dataset mit einem konvolutionellen neuronalen Netzwerk klassifiziert

      Konvolutionelles neuronales Netzwerk
      1 Jahr 1 Monat
      2015-03 - 2016-03

      Big Data Analyse adressierbarer Ausgaben

      VBA Datenüberprüfung Datenbereinigung

      VBA (Excel / PowerPoint) zur Analyse von 100.000 P.Os und hunderten von Verträgen angewandt. Abteilungsmitglieder zu den wichtigsten Einkaufsverträge interviewed

      VBA Datenüberprüfung Datenbereinigung
      2 Jahre 2 Monate
      2012-09 - 2014-10

      Strategieentwicklung, Implementierung und Controlling

      Vice President of Strategy and Communications, Management
      Vice President of Strategy and Communications, Management
      • Strategieentwicklung, Implementierung und Controlling: Identifizieren von Chancen und deren Entwicklung in enger Abstimmung mit dem CEO Organisieren von Strategieworkshops für das Managementteam des Unternehmens Implementierung der strategischen Initiativen Vorbereiten der Management Meetings und nachhalten der Beschlüsse Entwickeln und umsetzen der Unternehmensinitiative BPO
      • Steuern der Kommunikation: Priorisieren der Kommunikationserfordernisse sowohl intern als auch extern Sicherstellung der Qualität aller Kommunikationsunterlagen
      • Führung und Entwicklung des Teams

      Ergebnisse:

      • Strategische Unternehmensentwicklung in einem Gesamtprogramm konzipiert
      • Programm in priorisierten Projekten operationalisiert und im intensiven Dialog mit dem Management umgesetzt
      • Geschäftsfeldprozessanalyse erhoben und Prozesse transparent gemacht
      • Veränderungen begleitet und dokumentiert
      • Leiter der Geschäftsfelder beraten
      BuyIn GmbH (Deutsche Telekom Konzern), Darmstadt/Bonn/Paris (Fr.)
      2 Jahre 8 Monate
      2010-01 - 2012-08

      Business und IT-Consulting

      Partner, fachl. Führung von 12 MA
      Partner, fachl. Führung von 12 MA
      • Principal Consultant (Partner-Äkquivalent) für Business und IT-Consulting:
        • Entwicklung von neuem Lösungsgeschäft durch einen beratungsgeführten Ansatz
        • Aufbau und Entwicklung entsprechender Ressourcen
        • Erstellung von Kontakten beim Client
        • Identifizierung von Themen und Lösungsansätzen
        • Akquise von Beratungsprojekten

      Ergebnisse:

      • Bei T-Mobile Niederlande die komplette Evaluierung der technischen Prozesse gegen den ETOM-Benchmark durchgeführt
      • Durchbruch im Consultant Business (U: 100 T€, strategisch wertvoll)
      • Business Case entwickelt für den Ersatz eines wichtigen Billing-Systems für die Telekom
      • Vertriebsprojekte erfolgreich mit gesteuert für den Account DT Konzern
      • Nokia Siemens Networks bei DT Konzern als Partner auf Augenhöhe verankert
      • Vertriebsmitarbeiter vor Ort entwickelt für den Verkauf von Beratungsleistungen
      Nokia Siemens Networks GmbH & Co. KG, (jetzt ?Nokia?) West/South Europe Consulting, Bonn
      2 Jahre 6 Monate
      2007-07 - 2009-12

      Private Equity und strategische Deals

      Senior Manager
      Senior Manager
      • Senior Manager für Private Equity und strategische Deals (M&A) in Deutschland und international:
        • Projektmanagement inkl. Budgetmanagement
        • Mentoring und Beurteilung von Projektmitarbeitern
        • Management von Kundenbeziehungen (Vertrag, Geschäftsentwicklung, Ergebnispräsentation)
        • Gestaltung der internen Zusammenarbeit mit Tax, Legal und Corporate Finance
        • Review des kommerziellen Status und der Perspektiven von Zielgesellschaften
        • Erstellung der Abschlussberichte für die Kunden

      Ergebnisse:

      • Projekte zu unterschiedlichen Themen geleitet, z.B:
        • Umfangreiche Marktstudie zur Funktechnologie (Projektdauer 5 Wo, U: 100 T€)
        • Commercial Due Diligence für ein englisches Reisebüro (P: 3 Wo, U: 100 T€)
        • CDD für die Übernahme eines deutschen Softwarehauses (P: 3 Wo, U: 130 T€)
      • Vertriebsunterlagen für industrielle Dienstleistungen und Medizingroßhandel
      PricewaterhouseCoopers AG, Transaction Services Strategy Group, Frankfurt/M

      Aus- und Weiterbildung

      Aus- und Weiterbildung

      1 Monat
      2017-10 - 2017-10

      Data Analyst

      Udacity
      Udacity

      • Tableau, R, SQL
      • Statistics
      • Datenbereinigung
      • (Exploratory ) Data Analysis
      • Data Wrangling/Munging
      • ML, MongoDB

      1 Monat
      2017-09 - 2017-09

      Java Programming Language

      Udemy
      Udemy
      • Collections
      • Exceptions
      • Object-Orientation
      • Arrays
      • Loops
      • Branches
      • Functions
      1 Monat
      2017-09 - 2017-09

      Scala and Spark for Big Data and Machine Learning

      Udemy
      Udemy

      • Scala
      • Spark 2.0 Ökosystem incl. DataFrames
      • Spark MLlib for Machine Learning
      • Spark jobs using Amazon Web Services
      • Databrick and Zeppelin Notebooks

      1 Monat
      2017-08 - 2017-08

      Hadoop Platform and Application Framework

      Coursera/UCSD
      Coursera/UCSD

      • Big Data Hadoop Stack:
        • Cloudera VM, Execution Environment, Applications and Services
      • HDFS:
        • Architecture and Configuration; Performance and Tuning; Access, Commands, APIs and Applications; MapReduce: Introduction, Examples and Principles; 
      • Apache Spark:
        • ?Introduction, RDDs, Transformations, Job Scheduling, Actions, Caching and Shared Variables

      9 Monate
      2016-11 - 2017-07

      Data Analyst

      Udacity
      Udacity
      1 Monat
      2017-04 - 2017-04

      Self-Driving Car Engineer (Term 1)

      Udacity
      Udacity

      • (Deep) Neural Networks
      • TensorFlow
      • Convolutional Neural Networks
      • Traffic Sign Classification
      • Keras
      • Transfer Learning
      • Support Vector Machines
      • Decisions Trees
      • Vehicle Detection and tracking
      • Finding Lane Lines

      1 Monat
      2016-10 - 2016-10

      Machine Learning

      Machine Learning Engineer,
      Machine Learning Engineer

      • Jupyter
      • Machine Learning (ML) Foundations
      • Supervised Learning
      • Unsupervised Learning
      • Reinforcement Learning
      • ML in Investment and Trading

      1 Monat
      2000-03 - 2000-03

      Gießener Unternehmungsführungs-Seminar

      Universität Gießen, Institut für Unternehmensplanung
      Universität Gießen, Institut für Unternehmensplanung


      9 Monate
      1999-03 - 1999-11

      International Management Development

      Ecole Supérieure des Sciences Economiques et Commerciales, Frankreich
      Ecole Supérieure des Sciences Economiques et Commerciales, Frankreich


      2 Jahre 7 Monate
      1997-04 - 1999-10

      Interne Weiterbildung BWL

      Deutsche Telekom AG
      Deutsche Telekom AG


      1 Jahr 1 Monat
      1998-03 - 1999-03

      Management Development Circle

      Deutsche Telekom AG
      Deutsche Telekom AG



      4 Jahre 3 Monate
      1989-09 - 1993-11

      Studium

      Doctor of Philosophy, University of Nottingham, UK, Faculty of Chemical Physics
      Doctor of Philosophy
      University of Nottingham, UK, Faculty of Chemical Physics

      Doktorarbeit: auf Anfrage

      5 Jahre 1 Monat
      1984-08 - 1989-08

      Physik

      Physikdiplom, Radboud University Nijmegen, NL
      Physikdiplom
      Radboud University Nijmegen, NL

      • Experimentelle Physik (Molekül- und Laserphysik)

      3 Jahre 6 Monate
      1985-12 - 1989-05

      Prope Deuse Informatik

      Radboud University Nijmegen, NL
      Radboud University Nijmegen, NL



      5 Jahre 11 Monate
      1978-08 - 1984-06

      Schulbildung

      Gymnasium, ?V.W.O.?, Van Lingen College, Arnheim, NL
      Gymnasium, ?V.W.O.?, Van Lingen College, Arnheim, NL

      • English
      • Niederländisch
      • Mathematik I+II
      • Physik
      • Chemie
      • Biologie

      Position

      Position


      Kompetenzen

      Kompetenzen

      Top-Skills

      Data Scientist Künstliche Intelligenz Strategieentwicklung Programm Management Machine Learning Analytics Business Analyse Marktforschung Innovationsmanagement Python Projektmanagement Internationales Data Science Cloud MLOps Engineer Data Analyst Business Intelligence RAG

      Produkte / Standards / Erfahrungen / Methoden

      Deep Learning
      Mehrere Projekt im "Deep Learning" Umfeld durchgeführt.
      Git
      Einige Erfahrung gesammelt
      MongoDB
      Kurs absolviert
      MS Excel
      Experte inkl. VBA
      MS Powerpoint
      Experte inkl. VBA
      Predictive Maintenance
      2017 drei Monate in diesem Bereich evaluiert und beraten.
      Tableau
      Im Zeitraum 2018/19 nahezu täglich mit Tableau zwecks Erstellung von KPI Dashboards gearbeitet

      Profil

      • Seit 2014 widme ich mich als IT-Freelancer erfolgreich der Unterstützung und Leitung zahlreicher IT- und Beratungsprojekte in Künstlicher Intelligenz (K.I.), ETL, Datenmigration und -Analyse. Meine Stärke liegt in der Kombination von:
        • Praktischer Erfahrung im Bereich der Künstlichen Intelligenz mit umfassenden Kenntnissen im Maschinellen Lernen und generativen KI-Systemen inkl. Large Language Models (LLMs/ Transformers) wie ChatGPT.
        • Tiefgehender Expertise in der Managementberatung, welche die effektive Integration von KI-Technologien in Unternehmensstrategien ermöglicht.
        • Solidem Verständnis der für die Implementierung von (KI-)Anwendungen notwendigen IT-Infrastrukturen
      • Diese Synergie aus technischem Know-how und Managementkompetenz ermöglicht es mir, innovative KI-Lösungen zu entwickeln und umzusetzen, die den komplexen Anforderungen moderner Unternehmen entsprechen.
      • Seit 1995 bin ich hauptsächlich in Deutschland tätig, sowohl als Managementberater als auch in leitenden Konzernpositionen bis hin zum Vice President.
      • Ich habe in Deutschland Betriebswirtschaft, in den Niederlanden Informatik und Physik studiert und in Großbritannien promoviert. Ich verfüge über Lebens- und Berufserfahrung in vier weiteren Ländern.


      Kombiniert Management- /Strategie-Beratung mit "Hands-On" Künstlicher Intelligenz / Business Intelligenz 

      • Predictive Marketing modelling forward markets through ELT, Data Warehouse, Python Scripts, Artificial Intelligence
      • Business Intelligence (KPIs, Tableau) in der IT Sicherheit einer grösseren Firma
      • Künstliche Intelligenz / Machine Learning / NLP mit vielen parametrischen Modellen im Lauf der Karriere; Physiker (Ph.D. Nottingham / UK)
      • IT & Entwicklung in Python, R, VBA, TensorFlow, Tableau
      • Managing Managementberater bei PricewaterhouseCoopers (Senior Manager), Nokia Siemens Networks (Principal Consultant) und Detecon Consulting  (Regionalleiter)
      • Strategieentwicklung bei BuyIn, T-Com Innovationen, Deutsche Telekom


      Fähigkeiten

      • Programmierung in Python
      • ?Senior Manager? bei PwC und Detecon"
      • Projekt-/Teamleitung; Architekt
      • Zeitreihenanalyse, Datenbereinigung, EDA, Visualisierungen, Projektionsmodelle
      • Snowflake; SQL, API-Integrationen, ETL
      • AWS; Azure, Google, OTC (Telekom)
      • Anforderungsanalyse, Stakeholder- Management, KPIs, Dashboard-Erstellung
      • Produktmanagement, KI-Architekturplanung


      Kernfähigkeiten

      • KI-Spezialist / Machine Learning Engineer ? 
      • Management-Berater / Projektmanager ? 
      • Technischer Projektmanager / Tech Lead ? 
      • Data Scientist / Datenwissenschaft ? 
      • Data Engineer ? 
      • Cloud Spezialist ? 
      • Business Analyst / Business Intelligence Spezialist ? 
      • Produkt Owner / IT-Consultant für KI-Lösungen ? 
      • Seminars / Workshops / Trainings


      Berufserfahrung

      2003 - 2006

      Rolle: Dozent ?Englische Sprache für Naturwissenschaftler? 

      Kunde: FH Bonn-Rhein-Sieg 

      Programmiersprachen

      Excel/VBA
      2015 ein Jahr lang meistens in VBA entwickelt
      Keras
      Mehrere "Deep Learning" Projekte mit Keras durchgeführt.
      MatPlotLib
      Bereits intensiv in mehreren Projekten eingesetzt
      NumPy
      Bereits intensiv in mehreren Projekten eingesetzt, standard Bibliothek in Python
      Pandas
      Bereits intensiv in mehreren Projekten eingesetzt, standard Bibliothek in Python
      Python
      Meistgenutzte Programmiersprache in den vergangenen Jahren
      R
      Bereits benutzt
      SciKit-Learn
      Bereits intensiv in mehreren Projekten eingesetzt, Python Bibliothek für Machine Learning
      SQL
      Bereits intensiv in mehreren Projekten eingesetzt, standard Bibliothek für Datenbank Abfrage
      TensorFlow
      Bereits intensiv in mehreren Projekten eingesetzt,, allerdings i.d.R. als Backend für Keras

      Datenbanken

      Cloudera
      Hadoop Kurs absolviert
      Datenbereinigung
      2017 ein Verfahren für Datenbereinigung in einem "Data Mining" Projekt erarbeitet
      Hadoop
      Hadoop Kurs absolviert
      HDFS
      Hadoop Kurs absolviert
      NoSQL
      Mongo DB Kurs absolviert
      Spark
      Spark Kurs absolviert

      Berechnung / Simulation / Versuch / Validierung

      CBM
      2017 ein "Data Mining" Projekt im "Predictive Maintenance" Bereich durchgeführt
      Convolutional Neural Networks
      Zur Zeit (2019) benutze ich CNNs in einer NLP Kontext.
      Datenüberprüfung
      Decision Trees
      Fahrzeugerkennung
      JSON
      Maschinelles Lernen
      Maschinelles Lernen (SciKit-Learn)
      Support Vector Machines
      Tableau 10.3
      Vorausschauende Instandhaltung

      Managementerfahrung in Unternehmen

      Führungsspanne bis 30 Personen über 2 Ebenen
      Interviews

      Vertrauen Sie auf Randstad

      Im Bereich Freelancing
      Im Bereich Arbeitnehmerüberlassung / Personalvermittlung

      Fragen?

      Rufen Sie uns an +49 89 500316-300 oder schreiben Sie uns:

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