Data Science & Machine Learning Digital Business & Strategie Data Engineering & Infrastruktur Business Intelligence & Visualisierung Digital Business
Aktualisiert am 01.12.2025
Profil
Freiberufler / Selbstständiger
Remote-Arbeit
Verfügbar ab: 15.11.2025
Verfügbar zu: 100%
davon vor Ort: 25%
Data Scientist
Data Analyst
Business Development
Visualisierung
Python
MS Power BI
Machine Learning
Data Engineer
Design Thinking
Projektmanagement/Projektleitung
Analysefähigkeit
Englisch
Französisch

Einsatzorte

Einsatzorte

Innsbruck (+50km) München (+50km) Wien (+50km) Linz (+50km) Salzburg (+50km)
Deutschland, Schweiz, Österreich
möglich

Projekte

Projekte

2 Jahre
2024-01 - 2025-12

Forschungsprojekt champI.40ns

Research Assistant, Data Scientist, Data Analyst
Research Assistant, Data Scientist, Data Analyst
Entwicklung/ Evaluierung von Deep-Learning-Methoden zur Analyse & Verarbeitung von IoT-Daten in industriellen Produktionsumgebungen ? intelligente Wartung, Qualitätssicherung
  • Entwicklung, Training und Validierung von Deep-Learning-Modellen zur Anomalie-Erkennung in Sensordaten
  • Datenvorverarbeitung & Feature Engineering
  • Vergleich und Evaluierung unterschiedlicher neuronaler Netzarchitekturen (z. B. LSTM, ARIMA SARIMA, Prophet)
  • Durchführung von Interviews und Workshops mit Stakeholdern zur Erfassung der Datenanforderungen.
  • Erstellung und Pflege detaillierter Dokumentationen der Datenanforderungen
  • Extraktion, Transformation und Laden (ETL) von Daten aus verschiedenen Quellen, sowie Integration aus unterschiedlichen Systemen und Sicherstellung der Datenqualität
  • Sammlung, Bereinigung und Analyse großer Datenmengen
  • Erstellung von logischen und physischen Datenmodellen zur Unterstützung der Analyseanforderungen
  • Durchführung von explorativen Datenanalysen und statistischen Analysen zur Identifizierung von Mustern und Trends
  • Zusammenarbeit mit Abteilungen zur datenbasierten Entscheidungsfindung
  • Verwaltung und Pflege von Datenbanken und Datensystemen 
  • Analysen und Empfehlungen zur Optimierung von Geschäftsprozessen
  • Entwicklung und Implementierung von Datenmodellen und Algorithmen zur Vorhersage
  • Anwendung von Techniken wie Regression, Clusteranalyse, Zeitreihenanalyse usw.
  • Erstellung von Dashboards und interaktiven Berichten mit Tools wie Tableau, Power Bl, QlikView oder ähnlichen (Streamlit, Dash,...)
  • Implementierung von Datenmanagement- und Governance-Praktiken zur Sicherstellung der Datenqualität und -sicherheit
  • Verwendung statistischer und analytischer Werkzeuge zur Interpretation von Daten und Generierung umsetzbarer Erkenntnisse (z.B. SQL, SAS, Python)
  • Präsentation der Ergebnisse vor Stakeholdern
  • Unterstützung bei Planung und Durchführung von Analyseprojekten
  • Sicherstellung termingerechter und budgetkonformer Projektumsetzung
Fraunhofer Austria
1 Jahr
2024-08 - 2025-07

Computer Vision

Data Scientist/ Data Analyst (Computer Vision)
Data Scientist/ Data Analyst (Computer Vision)
Entwicklung einer KI-basierten Anwendung zur automatisierten Erkennung archäologischer Befunde und deren Binnenstrukturen durch den Einsatz moderner Deep-Learning-Methoden
  • Planung und Durchführung von Anforderungsworkshops mit Archäolog:innen und Projektpartnern zur Erhebung relevanter Merkmale, Anforderungen und Datenquellen
  • Strukturierte Bildanalyse und -auswahl in enger Abstimmung mit Fachexperten zur Sicherstellung der Relevanz und Qualität der Bilddaten
  • Annotation archäologischer Luft- und Bodenaufnahmen zur Erzeugung hochwertiger Trainingsdaten für den Einsatz in Deep-Learning-Prozessen (Labelme)
  • Evaluierung, Auswahl und Vergleich geeigneter Deep-Learning-Architekturen für Segmentierungsaufgaben ? Fokus auf Canny-Algorithmus zur Extraktion archäologischer Strukturen
  • Entwicklung, Training und Optimierung eines U-Net-Modells zur präzisen Konturerkennung archäologischer Strukturen in Satelliten- und Drohnenbildern
  • Durchführung von Bildaugmentation und Datenaufbereitung zur Verbesserung der Modellgeneralisierung
  • Implementierung und Visualisierung der Analyse in einer interaktiven Streamlit-Anwendung für nicht-technische Nutzer
  • Integration geografisch referenzierter Bilddaten aus verschiedenen Quellen (GeoTIFF, JPEG mit .jgw)
  • Vorverarbeitung und Konvertierung der Bilddaten zur Optimierung der Segmentierungs- und Erkennungsqualität
  • Export erkannter Konturen in GIS-kompatible Formate (z. B. Shapefile) zur Weiterverarbeitung in QGIS
  • Dokumentation aller Schritte zur Nachvollziehbarkeit des Workflows und Wissenstransfer an das Projektteam
  • Mitwirkung bei der Weiterentwicklung eines Tools zur Unterstützung archäologischer Entscheidungsprozesse durch KI-basierte Bildanalyse
MIMM Engineers
1 Jahr 1 Monat
2023-09 - 2024-09

Predictive Maintenance

Modellierung, Datenaufbereitung, Infrastruktur-Design, Data Analyst, Data Scientist
Modellierung, Datenaufbereitung, Infrastruktur-Design, Data Analyst, Data Scientist
Vorhersage von Qualitätsabweichungen in der Yachtpflege auf Basis von Wetter- und Sensordaten
  • Durchführung von Interviews und Workshops mit operativen und technischen Stakeholdern zur Erfassung der Analyse- und Datenanforderungen
  • Aufbereitung und Zusammenführung von Wetterdaten, Geo-Koordinaten und internen Sensorwerten zur Modellierung von Qualitätsabweichungen
  • Konzeption und Umsetzung einer automatisierten Datenpipeline (ETL) zur regelmäßigen Integration und Transformation verschiedener interner und externer Datenquellen
  • Sicherstellung der Datenqualität durch Validierung, Bereinigung und Anomalie-Erkennung
  • Erstellung logischer und physischer Datenmodelle zur Unterstützung analytischer Fragestellungen
  • Durchführung explorativer Datenanalysen (EDA) zur Identifikation relevanter Einflussfaktoren auf Pflege- und Qualitätsprozesse
  • Entwicklung und Anwendung von statistischen Verfahren (z. B. Regression, Zeitreihenanalyse, Clustering) zur Vorhersage von Qualitätsabweichungen
  • Visualisierung der Ergebnisse in einer benutzerfreundlichen Streamlit-Oberfläche zur interaktiven Nutzung durch Service-Techniker und Management
  • Erstellung von Dashboards zur Darstellung von Wartungstrends, Wettereinflüssen und Risikobewertungen
  • Dokumentation aller Arbeitsschritte sowie der zugrunde liegenden Datenanforderungen und Analyseprozesse zur Sicherstellung der Nachvollziehbarkeit und Projektweitergabe
  • Unterstützung bei der Definition und Umsetzung von Daten-Governance-Praktiken im Bereich der maritimen Instandhaltungsdaten
  • Präsentation der Analyseergebnisse gegenüber Management und operativen Stakeholdern zur Förderung datenbasierter Entscheidungen im Wartungs- und Servicebereich
  • Enge Zusammenarbeit mit Engineering- und IT-Teams zur Einbettung der Analysemodelle in bestehende Prozesse und Systeme
Yacht Refit
1 Jahr 2 Monate
2021-05 - 2022-06

Smart Data Plattform

Data Analyst/ Data Scientist/ Business Translator
Data Analyst/ Data Scientist/ Business Translator
Entwicklung einer skalierbaren Smart Data Plattform zur Unterstützung von Advanced Analytics, Echtzeitdatenverarbeitung und Machine Learning im internationalen Unternehmenskontext
  • Unterstützung bei der Konzeption und Architekturplanung einer unternehmensweiten Smart Data Plattform in enger Zusammenarbeit mit IT, Data Engineering und Business-Teams
  • Begleitung der Technologieauswahl durch Marktanalysen, Erstellung von Anforderungskatalogen und Bewertung von Cloud- und Datenarchitekturen (z. B. Azure, Snowflake, Databricks)
  • Aufbereitung und Analyse großer strukturierter und unstrukturierter Datenmengen zur Identifikation relevanter Geschäfts- und Anwendungsfälle
  • Durchführung explorativer Analysen und Clustering-Verfahren (K-Means, DBSCAN) zur Segmentierung von Zielgruppen, Produkten und Verhaltensmustern
  • Ableitung konkreter Data Science Use Cases (z. B. Predictive Maintenance, Kundenklassifikation, Prozessoptimierung) in Zusammenarbeit mit Fachabteilungen und Management
  • Erstellung logischer Datenmodelle sowie Entwicklung von Prototypen zur Visualisierung von Analyseergebnissen in Dashboards (z. B. Power BI)
  • Mitarbeit beim Aufbau einer skalierbaren Dateninfrastruktur mit Fokus auf Wiederverwendbarkeit, Datenqualität und Analysetauglichkeit
  • Definition von Datenqualitätsstandards und Sicherstellung der Datenintegrität in zentralen Datenquellen und Data Pipelines
  • Übersetzung fachlicher Anforderungen in technische Spezifikationen und Data Storytelling für die Entscheidungsfindung auf Management-Ebene
  • Schulung und Enablement von Fachbereichen im Umgang mit der neuen Plattform und analytischen Tools
  • Dokumentation der Use Cases, Datenprozesse und Systemlandschaft für eine nachhaltige Wissenssicherung und Skalierung
D. Swarovski KG

Aus- und Weiterbildung

Aus- und Weiterbildung

1 Jahr 11 Monate
2022-09 - 2024-07

Data Science & Intelligent Analytics

Master of Science, FH Kufstein Tirol
Master of Science
FH Kufstein Tirol
1 Jahr 11 Monate
2019-09 - 2021-07

Digital Business & Leadership

Master of Science, MCI Management Center Innsbruck (Executive Education)
Master of Science
MCI Management Center Innsbruck (Executive Education)
3 Jahre 11 Monate
2015-09 - 2019-07

Management, Communication & IT

Bachelor of Arts in Business, MCI Management Center Innsbruck
Bachelor of Arts in Business
MCI Management Center Innsbruck
4 Jahre 11 Monate
2009-09 - 2014-07

Matura

Handelsakademie (HAK) Reutte
Handelsakademie (HAK) Reutte

Position

Position

  • DigitalBusinessDevelopment
  • AI
  • DigitalGrowth
  • Data Science
  • DataAnalytics
  • MachineLearning

Kompetenzen

Kompetenzen

Top-Skills

Data Scientist Data Analyst Business Development Visualisierung Python MS Power BI Machine Learning Data Engineer Design Thinking Projektmanagement/Projektleitung Analysefähigkeit

Produkte / Standards / Erfahrungen / Methoden

DATA SCIENCE & BUSINESS INTELLIGENCE
  • Datenanalyse & Machine Learning
    • Python (Pandas, Numpy, Scikit-learn, Tensorflow, PyTorch, Matplotlib, Seaborn, Supervised/ Unsupervised/ Deep Learning)
  • Datenaufbereitung & Automatisierung
    • Apache Kafka, ETL-Prozesse, Datenintegration, Datenpipelines, Datenbereinigung & Transformation, SQL, No-SQL
  • Visualisierung & Dashboards
    • Power BI, Streamlit, Dash, Looker Studio, Matplotlib, Seaborn ? inklusive Aufbau interaktiver Dashboards, KPI-Strukturen
  • Notebooks & Experimentation
    • Jupyter Notebook, Google Colab, VS Studio Code, KNIME, Apache Superset, GitLab Copilot, IDX Google, Cursor
  • CI/CD
    • Git, GitHub, GitLab, Docker, GitLab CI/CD, Kubernetes (Konzept), Rancher (Konzept), Versionierung & Teamworkflows

WIRTSCHAFTLICHES & STRATEGISCHES KNOW-HOW
  • Digital Business Development
    • Entwicklung datenbasierter Geschäftsmodelle, Analyse von Geschäftsprozessen, Digitalisierungskonzepte
  • Strategische Planung & Umsetzung
    • Use-Case-Portfolio-Management, Technologie-Roadmaps, Strategien für datengetriebene Lösungen
  • Beratung & Stakeholder-Kommunikation
    • Interdisziplinäre Schnittstellenarbeit zwischen IT, Business und Data Science
  • Innovationsmethoden
    • Design Thinking, Lean Startup, Erstellung strategischer Dashboards - Rapid Prototyping

KOLLABORATION, FÜHRUNG & PRÄSENTATION
  • Workshop- & Schulungskompetenz
    • Konzeption und Durchführung von Data Trainings, Analytics-Schulungen, interaktive Use-Case-Workshops für Fachabteilungen & Management
  • Präsentation & Kommunikation
    • Storytelling mit Daten, Pitching bei Hackathons, Innovationsformaten & Kundenprojekten
  • Teamarbeit & Führung
    • Erfahrung in der Leitung von mittelgroßen Projektteams, agile Teamkoordination (Scrum), Verantwortung für technische Konzepte und Kundenkommunikation
  • Interkulturelle & soziale Kompetenz
    • Kommunikationsstärke, Empathie, Organisationstalent, interkulturelle Zusammenarbeit (u. a. Auslandserfahrung in Irland), ehrenamtliches Engagement (Musikverein, Fußballtrainer, Barcamp.Tirol)

BERUFLICHER WERDEGANG

auf Anfrage, Innsbruck, Biberwier
Founder, Data driven Business Development

01/2024 - 11/2024
Fraunhofer Austria Research GmbH, Wattens
Research Assistant / Data Science / Data Analyst

08/2019 - 05/2022
D. Swarovski KG, Wattens
IT Business Analyst, Data Analyst

01/2018 - 05/2018
Deloitte
Berufspraktikum in Prozessautomatisierung

02/2017 - 09/2017
Plansee SE
Berufspraktikum in der IT

Einsatzorte

Einsatzorte

Innsbruck (+50km) München (+50km) Wien (+50km) Linz (+50km) Salzburg (+50km)
Deutschland, Schweiz, Österreich
möglich

Projekte

Projekte

2 Jahre
2024-01 - 2025-12

Forschungsprojekt champI.40ns

Research Assistant, Data Scientist, Data Analyst
Research Assistant, Data Scientist, Data Analyst
Entwicklung/ Evaluierung von Deep-Learning-Methoden zur Analyse & Verarbeitung von IoT-Daten in industriellen Produktionsumgebungen ? intelligente Wartung, Qualitätssicherung
  • Entwicklung, Training und Validierung von Deep-Learning-Modellen zur Anomalie-Erkennung in Sensordaten
  • Datenvorverarbeitung & Feature Engineering
  • Vergleich und Evaluierung unterschiedlicher neuronaler Netzarchitekturen (z. B. LSTM, ARIMA SARIMA, Prophet)
  • Durchführung von Interviews und Workshops mit Stakeholdern zur Erfassung der Datenanforderungen.
  • Erstellung und Pflege detaillierter Dokumentationen der Datenanforderungen
  • Extraktion, Transformation und Laden (ETL) von Daten aus verschiedenen Quellen, sowie Integration aus unterschiedlichen Systemen und Sicherstellung der Datenqualität
  • Sammlung, Bereinigung und Analyse großer Datenmengen
  • Erstellung von logischen und physischen Datenmodellen zur Unterstützung der Analyseanforderungen
  • Durchführung von explorativen Datenanalysen und statistischen Analysen zur Identifizierung von Mustern und Trends
  • Zusammenarbeit mit Abteilungen zur datenbasierten Entscheidungsfindung
  • Verwaltung und Pflege von Datenbanken und Datensystemen 
  • Analysen und Empfehlungen zur Optimierung von Geschäftsprozessen
  • Entwicklung und Implementierung von Datenmodellen und Algorithmen zur Vorhersage
  • Anwendung von Techniken wie Regression, Clusteranalyse, Zeitreihenanalyse usw.
  • Erstellung von Dashboards und interaktiven Berichten mit Tools wie Tableau, Power Bl, QlikView oder ähnlichen (Streamlit, Dash,...)
  • Implementierung von Datenmanagement- und Governance-Praktiken zur Sicherstellung der Datenqualität und -sicherheit
  • Verwendung statistischer und analytischer Werkzeuge zur Interpretation von Daten und Generierung umsetzbarer Erkenntnisse (z.B. SQL, SAS, Python)
  • Präsentation der Ergebnisse vor Stakeholdern
  • Unterstützung bei Planung und Durchführung von Analyseprojekten
  • Sicherstellung termingerechter und budgetkonformer Projektumsetzung
Fraunhofer Austria
1 Jahr
2024-08 - 2025-07

Computer Vision

Data Scientist/ Data Analyst (Computer Vision)
Data Scientist/ Data Analyst (Computer Vision)
Entwicklung einer KI-basierten Anwendung zur automatisierten Erkennung archäologischer Befunde und deren Binnenstrukturen durch den Einsatz moderner Deep-Learning-Methoden
  • Planung und Durchführung von Anforderungsworkshops mit Archäolog:innen und Projektpartnern zur Erhebung relevanter Merkmale, Anforderungen und Datenquellen
  • Strukturierte Bildanalyse und -auswahl in enger Abstimmung mit Fachexperten zur Sicherstellung der Relevanz und Qualität der Bilddaten
  • Annotation archäologischer Luft- und Bodenaufnahmen zur Erzeugung hochwertiger Trainingsdaten für den Einsatz in Deep-Learning-Prozessen (Labelme)
  • Evaluierung, Auswahl und Vergleich geeigneter Deep-Learning-Architekturen für Segmentierungsaufgaben ? Fokus auf Canny-Algorithmus zur Extraktion archäologischer Strukturen
  • Entwicklung, Training und Optimierung eines U-Net-Modells zur präzisen Konturerkennung archäologischer Strukturen in Satelliten- und Drohnenbildern
  • Durchführung von Bildaugmentation und Datenaufbereitung zur Verbesserung der Modellgeneralisierung
  • Implementierung und Visualisierung der Analyse in einer interaktiven Streamlit-Anwendung für nicht-technische Nutzer
  • Integration geografisch referenzierter Bilddaten aus verschiedenen Quellen (GeoTIFF, JPEG mit .jgw)
  • Vorverarbeitung und Konvertierung der Bilddaten zur Optimierung der Segmentierungs- und Erkennungsqualität
  • Export erkannter Konturen in GIS-kompatible Formate (z. B. Shapefile) zur Weiterverarbeitung in QGIS
  • Dokumentation aller Schritte zur Nachvollziehbarkeit des Workflows und Wissenstransfer an das Projektteam
  • Mitwirkung bei der Weiterentwicklung eines Tools zur Unterstützung archäologischer Entscheidungsprozesse durch KI-basierte Bildanalyse
MIMM Engineers
1 Jahr 1 Monat
2023-09 - 2024-09

Predictive Maintenance

Modellierung, Datenaufbereitung, Infrastruktur-Design, Data Analyst, Data Scientist
Modellierung, Datenaufbereitung, Infrastruktur-Design, Data Analyst, Data Scientist
Vorhersage von Qualitätsabweichungen in der Yachtpflege auf Basis von Wetter- und Sensordaten
  • Durchführung von Interviews und Workshops mit operativen und technischen Stakeholdern zur Erfassung der Analyse- und Datenanforderungen
  • Aufbereitung und Zusammenführung von Wetterdaten, Geo-Koordinaten und internen Sensorwerten zur Modellierung von Qualitätsabweichungen
  • Konzeption und Umsetzung einer automatisierten Datenpipeline (ETL) zur regelmäßigen Integration und Transformation verschiedener interner und externer Datenquellen
  • Sicherstellung der Datenqualität durch Validierung, Bereinigung und Anomalie-Erkennung
  • Erstellung logischer und physischer Datenmodelle zur Unterstützung analytischer Fragestellungen
  • Durchführung explorativer Datenanalysen (EDA) zur Identifikation relevanter Einflussfaktoren auf Pflege- und Qualitätsprozesse
  • Entwicklung und Anwendung von statistischen Verfahren (z. B. Regression, Zeitreihenanalyse, Clustering) zur Vorhersage von Qualitätsabweichungen
  • Visualisierung der Ergebnisse in einer benutzerfreundlichen Streamlit-Oberfläche zur interaktiven Nutzung durch Service-Techniker und Management
  • Erstellung von Dashboards zur Darstellung von Wartungstrends, Wettereinflüssen und Risikobewertungen
  • Dokumentation aller Arbeitsschritte sowie der zugrunde liegenden Datenanforderungen und Analyseprozesse zur Sicherstellung der Nachvollziehbarkeit und Projektweitergabe
  • Unterstützung bei der Definition und Umsetzung von Daten-Governance-Praktiken im Bereich der maritimen Instandhaltungsdaten
  • Präsentation der Analyseergebnisse gegenüber Management und operativen Stakeholdern zur Förderung datenbasierter Entscheidungen im Wartungs- und Servicebereich
  • Enge Zusammenarbeit mit Engineering- und IT-Teams zur Einbettung der Analysemodelle in bestehende Prozesse und Systeme
Yacht Refit
1 Jahr 2 Monate
2021-05 - 2022-06

Smart Data Plattform

Data Analyst/ Data Scientist/ Business Translator
Data Analyst/ Data Scientist/ Business Translator
Entwicklung einer skalierbaren Smart Data Plattform zur Unterstützung von Advanced Analytics, Echtzeitdatenverarbeitung und Machine Learning im internationalen Unternehmenskontext
  • Unterstützung bei der Konzeption und Architekturplanung einer unternehmensweiten Smart Data Plattform in enger Zusammenarbeit mit IT, Data Engineering und Business-Teams
  • Begleitung der Technologieauswahl durch Marktanalysen, Erstellung von Anforderungskatalogen und Bewertung von Cloud- und Datenarchitekturen (z. B. Azure, Snowflake, Databricks)
  • Aufbereitung und Analyse großer strukturierter und unstrukturierter Datenmengen zur Identifikation relevanter Geschäfts- und Anwendungsfälle
  • Durchführung explorativer Analysen und Clustering-Verfahren (K-Means, DBSCAN) zur Segmentierung von Zielgruppen, Produkten und Verhaltensmustern
  • Ableitung konkreter Data Science Use Cases (z. B. Predictive Maintenance, Kundenklassifikation, Prozessoptimierung) in Zusammenarbeit mit Fachabteilungen und Management
  • Erstellung logischer Datenmodelle sowie Entwicklung von Prototypen zur Visualisierung von Analyseergebnissen in Dashboards (z. B. Power BI)
  • Mitarbeit beim Aufbau einer skalierbaren Dateninfrastruktur mit Fokus auf Wiederverwendbarkeit, Datenqualität und Analysetauglichkeit
  • Definition von Datenqualitätsstandards und Sicherstellung der Datenintegrität in zentralen Datenquellen und Data Pipelines
  • Übersetzung fachlicher Anforderungen in technische Spezifikationen und Data Storytelling für die Entscheidungsfindung auf Management-Ebene
  • Schulung und Enablement von Fachbereichen im Umgang mit der neuen Plattform und analytischen Tools
  • Dokumentation der Use Cases, Datenprozesse und Systemlandschaft für eine nachhaltige Wissenssicherung und Skalierung
D. Swarovski KG

Aus- und Weiterbildung

Aus- und Weiterbildung

1 Jahr 11 Monate
2022-09 - 2024-07

Data Science & Intelligent Analytics

Master of Science, FH Kufstein Tirol
Master of Science
FH Kufstein Tirol
1 Jahr 11 Monate
2019-09 - 2021-07

Digital Business & Leadership

Master of Science, MCI Management Center Innsbruck (Executive Education)
Master of Science
MCI Management Center Innsbruck (Executive Education)
3 Jahre 11 Monate
2015-09 - 2019-07

Management, Communication & IT

Bachelor of Arts in Business, MCI Management Center Innsbruck
Bachelor of Arts in Business
MCI Management Center Innsbruck
4 Jahre 11 Monate
2009-09 - 2014-07

Matura

Handelsakademie (HAK) Reutte
Handelsakademie (HAK) Reutte

Position

Position

  • DigitalBusinessDevelopment
  • AI
  • DigitalGrowth
  • Data Science
  • DataAnalytics
  • MachineLearning

Kompetenzen

Kompetenzen

Top-Skills

Data Scientist Data Analyst Business Development Visualisierung Python MS Power BI Machine Learning Data Engineer Design Thinking Projektmanagement/Projektleitung Analysefähigkeit

Produkte / Standards / Erfahrungen / Methoden

DATA SCIENCE & BUSINESS INTELLIGENCE
  • Datenanalyse & Machine Learning
    • Python (Pandas, Numpy, Scikit-learn, Tensorflow, PyTorch, Matplotlib, Seaborn, Supervised/ Unsupervised/ Deep Learning)
  • Datenaufbereitung & Automatisierung
    • Apache Kafka, ETL-Prozesse, Datenintegration, Datenpipelines, Datenbereinigung & Transformation, SQL, No-SQL
  • Visualisierung & Dashboards
    • Power BI, Streamlit, Dash, Looker Studio, Matplotlib, Seaborn ? inklusive Aufbau interaktiver Dashboards, KPI-Strukturen
  • Notebooks & Experimentation
    • Jupyter Notebook, Google Colab, VS Studio Code, KNIME, Apache Superset, GitLab Copilot, IDX Google, Cursor
  • CI/CD
    • Git, GitHub, GitLab, Docker, GitLab CI/CD, Kubernetes (Konzept), Rancher (Konzept), Versionierung & Teamworkflows

WIRTSCHAFTLICHES & STRATEGISCHES KNOW-HOW
  • Digital Business Development
    • Entwicklung datenbasierter Geschäftsmodelle, Analyse von Geschäftsprozessen, Digitalisierungskonzepte
  • Strategische Planung & Umsetzung
    • Use-Case-Portfolio-Management, Technologie-Roadmaps, Strategien für datengetriebene Lösungen
  • Beratung & Stakeholder-Kommunikation
    • Interdisziplinäre Schnittstellenarbeit zwischen IT, Business und Data Science
  • Innovationsmethoden
    • Design Thinking, Lean Startup, Erstellung strategischer Dashboards - Rapid Prototyping

KOLLABORATION, FÜHRUNG & PRÄSENTATION
  • Workshop- & Schulungskompetenz
    • Konzeption und Durchführung von Data Trainings, Analytics-Schulungen, interaktive Use-Case-Workshops für Fachabteilungen & Management
  • Präsentation & Kommunikation
    • Storytelling mit Daten, Pitching bei Hackathons, Innovationsformaten & Kundenprojekten
  • Teamarbeit & Führung
    • Erfahrung in der Leitung von mittelgroßen Projektteams, agile Teamkoordination (Scrum), Verantwortung für technische Konzepte und Kundenkommunikation
  • Interkulturelle & soziale Kompetenz
    • Kommunikationsstärke, Empathie, Organisationstalent, interkulturelle Zusammenarbeit (u. a. Auslandserfahrung in Irland), ehrenamtliches Engagement (Musikverein, Fußballtrainer, Barcamp.Tirol)

BERUFLICHER WERDEGANG

auf Anfrage, Innsbruck, Biberwier
Founder, Data driven Business Development

01/2024 - 11/2024
Fraunhofer Austria Research GmbH, Wattens
Research Assistant / Data Science / Data Analyst

08/2019 - 05/2022
D. Swarovski KG, Wattens
IT Business Analyst, Data Analyst

01/2018 - 05/2018
Deloitte
Berufspraktikum in Prozessautomatisierung

02/2017 - 09/2017
Plansee SE
Berufspraktikum in der IT

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