Data Science, Machine Learning, Big Data Analytics, R, Python und Künstliche Intelligenz
Aktualisiert am 17.05.2024
Profil
Freiberufler / Selbstständiger
Remote-Arbeit
Verfügbar ab: 01.05.2025
Verfügbar zu: 100%
davon vor Ort: 100%

Einsatzorte

Einsatzorte

Deutschland, Österreich, Schweiz
möglich

Projekte

Projekte

4 Jahre 5 Monate
2020-01 - 2024-05

Predicitve analytics für den Vertrieb von Connected Cars-Services

Data Scientist KI Reporting Prognosen ...
Data Scientist
Ablösung einer Reporting-Lösung auf Basis von Qlik View durch eine Cloud-Lösung (MS Azure / Databricks). Einführung von Machine-Learning-Komponenten in das Webshop-Reporting für digitale Produkte (Kampagnenmanagement, Forecasting, Zeitreihen, Kundensegmentierung, Ursachenanalyse, Recommendation Engine, Web Analytics, Marketingoptimierung). Unterstützung des Kampagnenmanagements und der Webanalyse mit maschinellem Lernen. Fokus auf Retention-Management und Churn-Analyse für digitale Services.
Python SQL Databricks MS Azure Cloud MS PowerBI Google Analytics TensorFlow Kubernetes.
KI Reporting Prognosen Zeitreihen Ursachenanalyse Kampagnenmanagement Kundenbindung.
Mercedes
Stuttgart
5 Jahre 5 Monate
2019-01 - 2024-05

Analytics for Digital Extras

Data-Scientist Python SQL
Data-Scientist
Ablösung einer Reporting-Lösung auf Basis von Qlik View durch eine Cloud-Lösung (MS Azure / Databricks). Einführung von Machine-Learning-Komponenten in das Webshop-Reporting für digitale Produkte (Kampagnenmanagement, Forecasting, Zeitreihen, Kundensegmentierung, Ursachenanalyse, Recommendation Engine, Web Analytics, Marketingoptimierung). Unterstützung des Kampagnenmanagements und der Webanalyse mit maschinellem Lernen. Fokus auf Retention-Management und Churn-Analyse für digitale Services.
Azure Python
Python SQL
Mercedes
1 Jahr
2019-01 - 2019-12

Betrugserkennung ? Mustererkennung ? Erkennung von Anomalien

Data Scientist KI Betrugserkennung Datenmanipulation ...
Data Scientist
Projekt zur Steigerung der Datenqualität durch den Einsatz von KI- und Machine-Learning-Modellen zur Erkennung betrügerischer Datenlieferungen, Ausreißer und Anomalien. Durchführung und Koordination eines PoC. Umsetzung in eine produktive Webanwendung als Product Owner (agiles Entwicklungsprojekt / SCRUM) auf Basis von Python, Flask und Docker. 
Python KNIME SQL Bitbucket Flask Docker R Kubernetes aws Cloud.
KI Betrugserkennung Datenmanipulation Datenqualität Ausreißererkennung Anomalieerkennung SCRUM.
gfk
Nürnberg
1 Jahr
2018-01 - 2018-12

Order forecasting ? Customer segmentation

Data Scientist Machine Learning as a Service retail-processes Online Marketing ...
Data Scientist

The retail company needs to forecast the order numbers of its delivery service to plan the personnel, logistics and marketing activities accordingly. As a second activity the existing customer segmentation will be revised, taking into account the contribution the profit margin of customers.

Teradata KNIME R Google Analytics
Machine Learning as a Service retail-processes Online Marketing Forecasting XGBoost Customer Segmentation Data Mining
German retail company
Köln
1 Jahr 4 Monate
2017-09 - 2018-12

Fraud Detection

Data Scientist Fraud Detection Machine Learning Credit Management ...
Data Scientist

The bank is trying to build up a fraud scoring system in addition to the existing risk models. With a dataset of detected fraud cases, the bank wants to test in a PoC, if standard software solutions will lead to a better result than a “home-made” fraud-detection model.

Python SAS Oracle/SQL TensorFlow
Fraud Detection Machine Learning Credit Management Decission Trees
German Housing Finance Institution (Bausparkasse)
Baden Württemberg
6 Monate
2017-01 - 2017-06

Anti Money-Laundering

Data Scientist Fraud Prevention and Detection Deep Neural Network Random Forest ...
Data Scientist

Banks are looking to advanced data analytics to help them keep up with increasingly complex money-laundering techniques.

Analytics can be leveraged to identify suspect information, patterns and behaviors in different data sets, including customer information, accounts, and transaction data.

The goal of the project was to build a model which identifies suspect transactions.

DBLytics Hive Python SQL
Fraud Prevention and Detection Deep Neural Network Random Forest Logistic Regression SVM Machine Learning as a Service
Bank
7 Monate
2016-11 - 2017-05

Demand Forecasting - Retail

Data Scientist ML Algorithm Regression Neural Network ...
Data Scientist

A UK leading retailer wanted to forecast the demand of fresh food (5000 SKUs) for each store (3500) considering internal and external (e.g. weather, special events etc) data. 15 Mio forecasting models were build.

SQL Hive DBLytics R Python
ML Algorithm Regression Neural Network retail-processes
UK
5 Monate
2016-01 - 2016-05

Fraud Detection

Data Scientist Accounting Machine Learning Fraud Prevention and Detection
Data Scientist

Using advanced analytics to identify fraudulent behavior in accounting systems to streamline the auditing process.

R Python KNIME
Accounting Machine Learning Fraud Prevention and Detection
1 Jahr 1 Monat
2013-03 - 2014-03

Development of a Software Release

Projekt Manager Project Management agile Software-Development
Projekt Manager

Project management for the development of a release of a software module.

DocAve .NET Microsoft Azure
Project Management agile Software-Development
AvePoint
6 Monate
2011-10 - 2012-03

Failure Detection - Root-Cause Analysis

Data Scientist Advanced Analytics
Data Scientist

The aim of the project was to identify primary variables as part of root-cause analysis for a repeating warranty case at a specific model. The project was able to find the causes and suggest an easy fix to prevent it in the future.

SPSS Statistics SPSS Modeler R
Advanced Analytics
German Auto Manufacturer
6 Monate
2009-01 - 2009-06

Churn Prevention

Data Scientist Telco Industry Churn Prevention
Data Scientist

Building a model to predict an prevent churn of mobile phone customers.

SPSS Statistics
Telco Industry Churn Prevention
Debitel
Stuttgart

Aus- und Weiterbildung

Aus- und Weiterbildung

4 Jahre 7 Monate
1990-05 - 1994-11

Betriebswirtschaft

Diplom Kaufmann, Universität Augsburg
Diplom Kaufmann
Universität Augsburg

Controlling

Mathematische Verfahren

Marktforschung

Kompetenzen

Kompetenzen

Schwerpunkte

Autor eines Fachbuches zum Thema Data Science
Data Science - Eine praxisorientierte Einführung im Umfeld von Machine Learning, künstlicher Intelligenz und Big Data

Aufgabenbereiche

Project Management

Produkte / Standards / Erfahrungen / Methoden

agile Software-Development
Apache Spark
Credit Management
Customer Segmentation
DBLytics
Deep Neural Network
DocAve
Forecasting
Fraud Prevention and Detection
Google Analytics
Databricks
Hive
KNIME
Logistic Regression
Machine Learning as a Service
Microsoft Azure
MLlib
Online Marketing
Random Forest
Azure
retail-processes
SPSS
SVM
TensorFlow
XGBoost

Programmiersprachen

.NET
Pyhton
Ausgezeichnete Kenntniss im Einsatz von Python und der einschlägigen Libraries (NumPy, SciPy, SciKit-Learn, Pandas, Matplotlib) für Machine Learning Anwendungen. 
Python
R
Ausgezeichnete Kenntniss im Einsatz von R und der einschlägigen Libraries (fff) für Machine Learning Anwendungen. 
SAS
Scala
Grundkenntnisse in Scala

Datenbanken

Data Mining
HBase
Mongo DB
Oracle/SQL
RDBMS
SQL Kenntnisse
SQL

Hardware

Teradata

Managementerfahrung in Unternehmen

Consulting- und Managementerfahrung aus langjähriger Tätigkeit in Unternehmen (u.a. IBM, PwC)

Personalverantwortung

Projektmanagement
Leitung von Softwareprojekten (5-10 Personen)

Einsatzorte

Einsatzorte

Deutschland, Österreich, Schweiz
möglich

Projekte

Projekte

4 Jahre 5 Monate
2020-01 - 2024-05

Predicitve analytics für den Vertrieb von Connected Cars-Services

Data Scientist KI Reporting Prognosen ...
Data Scientist
Ablösung einer Reporting-Lösung auf Basis von Qlik View durch eine Cloud-Lösung (MS Azure / Databricks). Einführung von Machine-Learning-Komponenten in das Webshop-Reporting für digitale Produkte (Kampagnenmanagement, Forecasting, Zeitreihen, Kundensegmentierung, Ursachenanalyse, Recommendation Engine, Web Analytics, Marketingoptimierung). Unterstützung des Kampagnenmanagements und der Webanalyse mit maschinellem Lernen. Fokus auf Retention-Management und Churn-Analyse für digitale Services.
Python SQL Databricks MS Azure Cloud MS PowerBI Google Analytics TensorFlow Kubernetes.
KI Reporting Prognosen Zeitreihen Ursachenanalyse Kampagnenmanagement Kundenbindung.
Mercedes
Stuttgart
5 Jahre 5 Monate
2019-01 - 2024-05

Analytics for Digital Extras

Data-Scientist Python SQL
Data-Scientist
Ablösung einer Reporting-Lösung auf Basis von Qlik View durch eine Cloud-Lösung (MS Azure / Databricks). Einführung von Machine-Learning-Komponenten in das Webshop-Reporting für digitale Produkte (Kampagnenmanagement, Forecasting, Zeitreihen, Kundensegmentierung, Ursachenanalyse, Recommendation Engine, Web Analytics, Marketingoptimierung). Unterstützung des Kampagnenmanagements und der Webanalyse mit maschinellem Lernen. Fokus auf Retention-Management und Churn-Analyse für digitale Services.
Azure Python
Python SQL
Mercedes
1 Jahr
2019-01 - 2019-12

Betrugserkennung ? Mustererkennung ? Erkennung von Anomalien

Data Scientist KI Betrugserkennung Datenmanipulation ...
Data Scientist
Projekt zur Steigerung der Datenqualität durch den Einsatz von KI- und Machine-Learning-Modellen zur Erkennung betrügerischer Datenlieferungen, Ausreißer und Anomalien. Durchführung und Koordination eines PoC. Umsetzung in eine produktive Webanwendung als Product Owner (agiles Entwicklungsprojekt / SCRUM) auf Basis von Python, Flask und Docker. 
Python KNIME SQL Bitbucket Flask Docker R Kubernetes aws Cloud.
KI Betrugserkennung Datenmanipulation Datenqualität Ausreißererkennung Anomalieerkennung SCRUM.
gfk
Nürnberg
1 Jahr
2018-01 - 2018-12

Order forecasting ? Customer segmentation

Data Scientist Machine Learning as a Service retail-processes Online Marketing ...
Data Scientist

The retail company needs to forecast the order numbers of its delivery service to plan the personnel, logistics and marketing activities accordingly. As a second activity the existing customer segmentation will be revised, taking into account the contribution the profit margin of customers.

Teradata KNIME R Google Analytics
Machine Learning as a Service retail-processes Online Marketing Forecasting XGBoost Customer Segmentation Data Mining
German retail company
Köln
1 Jahr 4 Monate
2017-09 - 2018-12

Fraud Detection

Data Scientist Fraud Detection Machine Learning Credit Management ...
Data Scientist

The bank is trying to build up a fraud scoring system in addition to the existing risk models. With a dataset of detected fraud cases, the bank wants to test in a PoC, if standard software solutions will lead to a better result than a “home-made” fraud-detection model.

Python SAS Oracle/SQL TensorFlow
Fraud Detection Machine Learning Credit Management Decission Trees
German Housing Finance Institution (Bausparkasse)
Baden Württemberg
6 Monate
2017-01 - 2017-06

Anti Money-Laundering

Data Scientist Fraud Prevention and Detection Deep Neural Network Random Forest ...
Data Scientist

Banks are looking to advanced data analytics to help them keep up with increasingly complex money-laundering techniques.

Analytics can be leveraged to identify suspect information, patterns and behaviors in different data sets, including customer information, accounts, and transaction data.

The goal of the project was to build a model which identifies suspect transactions.

DBLytics Hive Python SQL
Fraud Prevention and Detection Deep Neural Network Random Forest Logistic Regression SVM Machine Learning as a Service
Bank
7 Monate
2016-11 - 2017-05

Demand Forecasting - Retail

Data Scientist ML Algorithm Regression Neural Network ...
Data Scientist

A UK leading retailer wanted to forecast the demand of fresh food (5000 SKUs) for each store (3500) considering internal and external (e.g. weather, special events etc) data. 15 Mio forecasting models were build.

SQL Hive DBLytics R Python
ML Algorithm Regression Neural Network retail-processes
UK
5 Monate
2016-01 - 2016-05

Fraud Detection

Data Scientist Accounting Machine Learning Fraud Prevention and Detection
Data Scientist

Using advanced analytics to identify fraudulent behavior in accounting systems to streamline the auditing process.

R Python KNIME
Accounting Machine Learning Fraud Prevention and Detection
1 Jahr 1 Monat
2013-03 - 2014-03

Development of a Software Release

Projekt Manager Project Management agile Software-Development
Projekt Manager

Project management for the development of a release of a software module.

DocAve .NET Microsoft Azure
Project Management agile Software-Development
AvePoint
6 Monate
2011-10 - 2012-03

Failure Detection - Root-Cause Analysis

Data Scientist Advanced Analytics
Data Scientist

The aim of the project was to identify primary variables as part of root-cause analysis for a repeating warranty case at a specific model. The project was able to find the causes and suggest an easy fix to prevent it in the future.

SPSS Statistics SPSS Modeler R
Advanced Analytics
German Auto Manufacturer
6 Monate
2009-01 - 2009-06

Churn Prevention

Data Scientist Telco Industry Churn Prevention
Data Scientist

Building a model to predict an prevent churn of mobile phone customers.

SPSS Statistics
Telco Industry Churn Prevention
Debitel
Stuttgart

Aus- und Weiterbildung

Aus- und Weiterbildung

4 Jahre 7 Monate
1990-05 - 1994-11

Betriebswirtschaft

Diplom Kaufmann, Universität Augsburg
Diplom Kaufmann
Universität Augsburg

Controlling

Mathematische Verfahren

Marktforschung

Kompetenzen

Kompetenzen

Schwerpunkte

Autor eines Fachbuches zum Thema Data Science
Data Science - Eine praxisorientierte Einführung im Umfeld von Machine Learning, künstlicher Intelligenz und Big Data

Aufgabenbereiche

Project Management

Produkte / Standards / Erfahrungen / Methoden

agile Software-Development
Apache Spark
Credit Management
Customer Segmentation
DBLytics
Deep Neural Network
DocAve
Forecasting
Fraud Prevention and Detection
Google Analytics
Databricks
Hive
KNIME
Logistic Regression
Machine Learning as a Service
Microsoft Azure
MLlib
Online Marketing
Random Forest
Azure
retail-processes
SPSS
SVM
TensorFlow
XGBoost

Programmiersprachen

.NET
Pyhton
Ausgezeichnete Kenntniss im Einsatz von Python und der einschlägigen Libraries (NumPy, SciPy, SciKit-Learn, Pandas, Matplotlib) für Machine Learning Anwendungen. 
Python
R
Ausgezeichnete Kenntniss im Einsatz von R und der einschlägigen Libraries (fff) für Machine Learning Anwendungen. 
SAS
Scala
Grundkenntnisse in Scala

Datenbanken

Data Mining
HBase
Mongo DB
Oracle/SQL
RDBMS
SQL Kenntnisse
SQL

Hardware

Teradata

Managementerfahrung in Unternehmen

Consulting- und Managementerfahrung aus langjähriger Tätigkeit in Unternehmen (u.a. IBM, PwC)

Personalverantwortung

Projektmanagement
Leitung von Softwareprojekten (5-10 Personen)

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Im Bereich Arbeitnehmerüberlassung / Personalvermittlung

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