Als freiberufliche Unternehmerin nehme ich keine befristeten Arbeitsverträge an.
1) Aufbau Data Warehouse und Data Marts für Testentwicklungsprojekt
Datenmodellierung DWH ud Data Marts (Maschinen,Testentwicklung)
Auf Kundenwunsch R als ETL Tool inkl. automatische Steuerung des nächtlichen Lagevorgangs (R, rsconnect,stored procedures)
Daten-Extraktion über Swagger Schnittstelle - R package R6-Klassenbasiert
Tableau Reporting für Maschinenfehler, Statistiken zur Evaluierung der Testentwicklung inklusive LevelofDetail Programmierung, Variablen als Parameter
Deployment der Tableau-Reports als Web Reporting
2) R Shiny App für Maschinenauswertungen - Zeitreihenanalyse,FFT, Filterung, u.a. manuelle Filterung durch den Nutzer ermöglichen
Konzept und Vorschlag BI Reporting Qualitätssicherung ? Automatisierung des Abgleichs von Daten zwischen Gerät und Schnittstelle - Testreporting
In diesem Projekt habe ich die Automatisierung der bisher manuell durchgeführten Datenabgleichs zwischen einem Laboranalysegerät und der aus dem Gerät exportierten Daten vorgeschlagen. Das vorgeschlagene Konzept beinhaltet die Idee, die Architektur, die Entwicklung und den Aufbau eines BI Reporting für die Qualitätssicheurng. Eingesetzt wurden SQL und Tableau. Es wurden die Analyse-Cube typischen dimensionalen Datenmodellen entwickelt, die ETL Prozesse implementiert sowie die Qualitätsberichte mit Tableau aufgebaut. Des weiteren wurde eine weitere Datenquelle durch Bilderkennung mit R angebunden. Abschleßend mit SQL Server Agent, Batches und Store Procedures den gesamten Prozeß automatisiert.
Aufgaben und Ergebnisse
1. R-Modul zur Standardisierung
2. R-Modul zur Kalibration
3. R-Modul zur Optimierung des Kalibrationsdesigns
4. R-Modul zur Inprozesskontrolle
Softwarequalitätssicherung – Erweiterung zweier R-Pakete zur Evaluierung der Linearität von Messprozeduren
Fachliche Methoden
Ein mittelständisches Inkassounternehmen mit internationaler Ausrichtung interessiert sich für die Einführung von Machine and Deep Learning Algorithmen und die möglichen Potenziale und Use Cases im Forderungsmanagementumfeld. Zunächst wird ein Workshop durchgeführt, um die Use Cases zu bewerten. Im weiteren Verlauf werden die vorhandenen Daten, die für die Verfahren nutzbar sind identifiziert werden. Eine Implementierung von Machine und oder Deep Learning Algorithmen in einem Proof of Concept ist nun der nächste Schritt. Aus den Ergebnissen sollen die weiteren Schritte für die Zukunft abgeleitet werden.
Für eine mittelständische Vermögensverwaltung entwickele ich einen Trading Agenten, um die Schnelligkeit des Handels zu erhöhen und die historischen Zusammenhänge besser auszunutzen.
Zur Überbrückung der Vakanz des „Product Owners“ im Bereich „Business Process Management (BPM)“ wird diese Rolle interimsweise übernommen.
Maschinelles Lernen zur Vorhersage von Verbrauchsverhalten von Bauteilen
Zur Vorhersage von deutschlandweitem Materialverbrauch wurden für mehr als eine Million Verbrauchszeitreihen Vorhersagemodelle entwickelt, implementiert und so automatisiert, dass ein operativer Vorhersagebetrieb abgewickelt werden kann. Zum Einsatz kamen verschiedene Filter- und Datentransformationsverfahren mit anschließenden Prognoseverfahren. Es wurden Zeitreihenprognoseverfahren (ETS, SARIMA) sowie Neuronale Netze (heute bekannt unter Deep Learning - LSTM, GRU) und Clusterverfahren in Form der schnellen "extreme gradient boosting method" eingesetzt. Während der Vorstudien für dieses Framework wurden u.a. untersucht VAR Modelle, random forest, word2vec, skipgram u.v.m.
Zur Reduktion der Lagerhaltung werden Bauteile möglichst spät bestellt. Die Einschätzung, wieviele Bauteile in den kommenden Monaten gebraucht werden, erfolgt basierend auf der Erfahrung der zuständigen Stellen. Da die menschliche Einschätzung von der gewünschten Genauigkeit entfernt liegt, soll geprüft werden, ob die historischen Daten des Bauteilverbrauchs mittels statistischer Untersuchungen und maschinellen Lernalgorithmen bessere Einschätzungen ermöglichen:
Softwarequalitätssicherung – Erstellung, technische Umwandlung oder Erweiterung von Testfallkollektionen für verschiedene R-Pakete
Eine Aufgabe des biostatistischen Fachbereichs ist die Bereitstellung von Software-Modulen und Anwendungen, welche der Vorbereitung und der statistischen Auswertung von Messungen dienen. Die Software-Module und Anwendungen werden erweitert oder auf neue Plattformen migriert. Zur Sicherstellung und Aufrechterhaltung der Qualität in allen Phasen des Softwareentwicklungs-prozesses ist die Erstellung von Testfällen erforderlich. Bei diesen Aufgaben habe ich die Abteilung bereits in den Jahren 2013 bis 2015 unterstützt. Nun sollen weitere Software-Module mit Testfällen ausgestattet und getestet werden. Dazu wurden von mir im Detail folgende Leistungen erbracht:
Durchführung von Regressionsanalysen und automatisierte Regressionsmodellfindung
Im Bereich der Steuerung von Abkühlungsprozessen flüssigen Metalls sind einige Zusammenhänge bereits bekannt. Die besten Regressionsmodelle sollen automatisiert ermittelt werden, um statistisch relevante Zusammenhänge zwischen den Messgrößen zu finden. Eine weiterführende Untersuchung der Daten ist gewünscht, um Einflüsse auf die Lunkerbildung zu entdecken.
Erstellung eines Nutzerhandbuchs für die Standardisierung von Immunoassays
Ein Handbuch für eine Software soll erstellt werden. Die Software dient der Unterstützung von Standardisierungsprozessen. Die Software bereitet die Messung durch komplexe Automaten vor und übergibt die Messpläne an die Instrumente. Weiterhin wird auch die Auswertung der Messergebnisse durch die Software unterstützt.
Softwarequalitätssicherung – Testentwicklung/-planung/-durchführung
Dieses Projekt ist ein Anschlussprojekt zur Qualitätssicherung der bereits analysierten und dokumentierten Software zur Standardisierung/Kalibrierung von heterogenen Immunoassays. Ein weiterer Teil der Testdokumentation und der Dokumentation zur Ursachenanalyse wird erstellt werden. Weiterhin wird der letzte Abschnitt der Software CalOptSim, die Sensitivitätsanalyse, in R nachgebaut. Mit diesem letzten Programmteil können die Stützstellen bei der Kalibrierung optimiert werden.
Die Erschließung neuer Potenziale steht im Mittelpunkt der Analysetätigkeit für einen Kabelnetzbetreiber. Die selektierten Potenziale für neue Kunden an der D-Linie werden gewichtet. Nach Auswahl eines Pilotgebiets werden verschiedene Marketingbotschaften auf unterschiedlichen Kanälen verschickt. Abseits davon werden Ursachen für noch unbekannte Potenziale erforscht.
Softwareanalyse im Bereich Standardisierung/Kalibrierung von heterogenen Immunoassays
Zunächst sollte eine in C++ geschriebene Software zur Auswertung von Messungen an heterogenen Immunoassays analysiert und dokumentiert und in wesentlichen Teilen in R neu programmiert werden sowie dabei auch auf Fehler untersucht werden. Im Anschluss an diese Aufgabe wurde eine weitere Software zur Kalibrierung von Messgeräten ebenfalls in R nachgebildet, um automatisierte Tests zur Erhaltung und Sicherung der Qualität der Software durchführen zu können.
Auftraggeber ist ein britisches E-Commerce Unternehmen, welches die Webseiten vieler Automobilunternehmen betreut. Für ein vor 2 Jahren neu eingeführtes KFZ-Modell soll eine Absatzvorhersage getroffen werden. Die Datenbasis sind bisherige Verkaufszahlen sowie die Nutzungsdaten des Modell-Konfigurators.
Programmierung Webanwendung Beschwerdemanagement für ein mittelständisches CC
Aus dem Vorgängerprojekt zur Optimierung der Vertriebsprozesse ist ein IT-lastiges Folgeprojekt zur Erstellung einer Beschwerdemanagement Plattform hervorgegangen. Es wird eine kleine Webanwendung zur Archivierung, Bearbeitung und Nachverfolgung von Kundenanfragen in laufenden Kampagnen erstellt, um den Kunden in einem geschlossenen Dialog zur Zufriedenheit zu führen.
Optimierung Vertriebsprozesse für ein mittelständische Call Center
Mittelständische Unternehmen leiden sehr häufig an einer großen Abhängigkeit von einem Auftraggeber und damit einer Branche. Der Geschäftsführer des Call Centers hat dies erkannt und möchte das Vertriebsteam und die Vertriebsprozesse zu einer erfolgreichen Gewinnung von Neukunden motivieren und führen. Bisherige Versuche, neue Kunden zu gewinnen und damit eine Stabilität des Unternehmens in schwierigeren Zeiten zu gewährleisten, waren weniger erfolgreich.
Ein Pharmakonzern bietet seinen Mitarbeitern Vortrag und Beratung rund um das Thema MATLAB. Insbesondere soll die Toolbox „Statistics“ und „Optimization“ vorgestellt werden.
Aufgaben und Ergebnisse
Die Absatzsatzzahlen von verschiedenen Automobilherstellern waren in 2008 stark rückläufig. Daher sollten Zusammenhänge zwischen den Absatzzahlen und Webseitenbesuchen analysiert werden. Verschiedene prädiktive Verfahren wurden eingesetzt.
Aufgaben und Ergebnisse
Warten auf Umsetzung der Datenanforderung
Sanierung des Unternehmens mit dem Ziel die Softwareentwicklung hinsichtlich Qualität und Termintreue zu optimieren:
Im Zuge der Sanierung wurden durchgeführt
Es wurde eingeführt
Die Sanierung wurde auf Dauerhaftigkeit eingestellt durch
Konzeption und Durchführung der Analyse:
Projektleitungsaufgaben
Programmieraufgaben im Einzelnen:
Im Rahmen der neuen GVO für Automobilhersteller sollte der Auditierungsprozess der Händler und die Archivierung der Ergebnisse durch eine europäisch einheitliche Anwendung unterstützt werden.
weitere Projekte gern auf Anfrage
07/1996
Zertifizierung
10/2017
PSM I (Professional Scrum Master I)
03/2011
ITIL V3 Foundation
01/2011
PRINCE2 Practitioner
Deep Learning & Data Mining- Projektleitung & Prozeßanalyse
Intervention Level
Kompetenzen
IT-spezifisches Wissen
Profil
Die Kandidatin ist als KI-Beraterin und IT-Projektleiterin tätig. Ihre Leidenschaft liegt in der Analyse, Steuerung und Automatisierung von Aufgaben. Sie beherrscht nicht nur einen großen Teil der Softwaretools aus diesen Bereichen, sondern ebenso die technischen Methoden, typischen Prozesse und Vorgehensweisen zur Steuerung der Projekte. Sie ist nach PRINCE2 Practitioner und ITIL V3 Foundation zertifiziert. Für den Mittelstand war sie als Interimsmanagerin erfolgreich unter Einsatz agiler Methoden tätig.
1965 geboren, studierte sie an der RWTH Aachen Elektrotechnik, promovierte an der Universität der Bundeswehr im Bereich Mustererkennung mit Neuronalen Netzen und gewann schließlich den Wissenschaftspreis des Deutschen Zentrum für Luft- und Raumforschung zur automatischen Steuerung von neuronalen Lernvorgängen. Heute arbeitet sie mit den neuesten Entwicklungen der rekurrenten Neuronalen Netze, um Prognosen und Analysen für Unternehmen durchzuführen.
Elevator-Pitch
Meine Leidenschaft liegt in der Analyse, Steuerung und Automatisierung von Aufgaben.
Als Interimsmanagerin und IT-Projektleiterin führe ich erfolgreich. In der Analyse treffe ich ins Schwarze. Mit neuronalen Netzen (heute Deep Learning) arbeite ich seit mehr als 20 Jahren.
Als freiberufliche Unternehmerin nehme ich keine befristeten Arbeitsverträge an.
1) Aufbau Data Warehouse und Data Marts für Testentwicklungsprojekt
Datenmodellierung DWH ud Data Marts (Maschinen,Testentwicklung)
Auf Kundenwunsch R als ETL Tool inkl. automatische Steuerung des nächtlichen Lagevorgangs (R, rsconnect,stored procedures)
Daten-Extraktion über Swagger Schnittstelle - R package R6-Klassenbasiert
Tableau Reporting für Maschinenfehler, Statistiken zur Evaluierung der Testentwicklung inklusive LevelofDetail Programmierung, Variablen als Parameter
Deployment der Tableau-Reports als Web Reporting
2) R Shiny App für Maschinenauswertungen - Zeitreihenanalyse,FFT, Filterung, u.a. manuelle Filterung durch den Nutzer ermöglichen
Konzept und Vorschlag BI Reporting Qualitätssicherung ? Automatisierung des Abgleichs von Daten zwischen Gerät und Schnittstelle - Testreporting
In diesem Projekt habe ich die Automatisierung der bisher manuell durchgeführten Datenabgleichs zwischen einem Laboranalysegerät und der aus dem Gerät exportierten Daten vorgeschlagen. Das vorgeschlagene Konzept beinhaltet die Idee, die Architektur, die Entwicklung und den Aufbau eines BI Reporting für die Qualitätssicheurng. Eingesetzt wurden SQL und Tableau. Es wurden die Analyse-Cube typischen dimensionalen Datenmodellen entwickelt, die ETL Prozesse implementiert sowie die Qualitätsberichte mit Tableau aufgebaut. Des weiteren wurde eine weitere Datenquelle durch Bilderkennung mit R angebunden. Abschleßend mit SQL Server Agent, Batches und Store Procedures den gesamten Prozeß automatisiert.
Aufgaben und Ergebnisse
1. R-Modul zur Standardisierung
2. R-Modul zur Kalibration
3. R-Modul zur Optimierung des Kalibrationsdesigns
4. R-Modul zur Inprozesskontrolle
Softwarequalitätssicherung – Erweiterung zweier R-Pakete zur Evaluierung der Linearität von Messprozeduren
Fachliche Methoden
Ein mittelständisches Inkassounternehmen mit internationaler Ausrichtung interessiert sich für die Einführung von Machine and Deep Learning Algorithmen und die möglichen Potenziale und Use Cases im Forderungsmanagementumfeld. Zunächst wird ein Workshop durchgeführt, um die Use Cases zu bewerten. Im weiteren Verlauf werden die vorhandenen Daten, die für die Verfahren nutzbar sind identifiziert werden. Eine Implementierung von Machine und oder Deep Learning Algorithmen in einem Proof of Concept ist nun der nächste Schritt. Aus den Ergebnissen sollen die weiteren Schritte für die Zukunft abgeleitet werden.
Für eine mittelständische Vermögensverwaltung entwickele ich einen Trading Agenten, um die Schnelligkeit des Handels zu erhöhen und die historischen Zusammenhänge besser auszunutzen.
Zur Überbrückung der Vakanz des „Product Owners“ im Bereich „Business Process Management (BPM)“ wird diese Rolle interimsweise übernommen.
Maschinelles Lernen zur Vorhersage von Verbrauchsverhalten von Bauteilen
Zur Vorhersage von deutschlandweitem Materialverbrauch wurden für mehr als eine Million Verbrauchszeitreihen Vorhersagemodelle entwickelt, implementiert und so automatisiert, dass ein operativer Vorhersagebetrieb abgewickelt werden kann. Zum Einsatz kamen verschiedene Filter- und Datentransformationsverfahren mit anschließenden Prognoseverfahren. Es wurden Zeitreihenprognoseverfahren (ETS, SARIMA) sowie Neuronale Netze (heute bekannt unter Deep Learning - LSTM, GRU) und Clusterverfahren in Form der schnellen "extreme gradient boosting method" eingesetzt. Während der Vorstudien für dieses Framework wurden u.a. untersucht VAR Modelle, random forest, word2vec, skipgram u.v.m.
Zur Reduktion der Lagerhaltung werden Bauteile möglichst spät bestellt. Die Einschätzung, wieviele Bauteile in den kommenden Monaten gebraucht werden, erfolgt basierend auf der Erfahrung der zuständigen Stellen. Da die menschliche Einschätzung von der gewünschten Genauigkeit entfernt liegt, soll geprüft werden, ob die historischen Daten des Bauteilverbrauchs mittels statistischer Untersuchungen und maschinellen Lernalgorithmen bessere Einschätzungen ermöglichen:
Softwarequalitätssicherung – Erstellung, technische Umwandlung oder Erweiterung von Testfallkollektionen für verschiedene R-Pakete
Eine Aufgabe des biostatistischen Fachbereichs ist die Bereitstellung von Software-Modulen und Anwendungen, welche der Vorbereitung und der statistischen Auswertung von Messungen dienen. Die Software-Module und Anwendungen werden erweitert oder auf neue Plattformen migriert. Zur Sicherstellung und Aufrechterhaltung der Qualität in allen Phasen des Softwareentwicklungs-prozesses ist die Erstellung von Testfällen erforderlich. Bei diesen Aufgaben habe ich die Abteilung bereits in den Jahren 2013 bis 2015 unterstützt. Nun sollen weitere Software-Module mit Testfällen ausgestattet und getestet werden. Dazu wurden von mir im Detail folgende Leistungen erbracht:
Durchführung von Regressionsanalysen und automatisierte Regressionsmodellfindung
Im Bereich der Steuerung von Abkühlungsprozessen flüssigen Metalls sind einige Zusammenhänge bereits bekannt. Die besten Regressionsmodelle sollen automatisiert ermittelt werden, um statistisch relevante Zusammenhänge zwischen den Messgrößen zu finden. Eine weiterführende Untersuchung der Daten ist gewünscht, um Einflüsse auf die Lunkerbildung zu entdecken.
Erstellung eines Nutzerhandbuchs für die Standardisierung von Immunoassays
Ein Handbuch für eine Software soll erstellt werden. Die Software dient der Unterstützung von Standardisierungsprozessen. Die Software bereitet die Messung durch komplexe Automaten vor und übergibt die Messpläne an die Instrumente. Weiterhin wird auch die Auswertung der Messergebnisse durch die Software unterstützt.
Softwarequalitätssicherung – Testentwicklung/-planung/-durchführung
Dieses Projekt ist ein Anschlussprojekt zur Qualitätssicherung der bereits analysierten und dokumentierten Software zur Standardisierung/Kalibrierung von heterogenen Immunoassays. Ein weiterer Teil der Testdokumentation und der Dokumentation zur Ursachenanalyse wird erstellt werden. Weiterhin wird der letzte Abschnitt der Software CalOptSim, die Sensitivitätsanalyse, in R nachgebaut. Mit diesem letzten Programmteil können die Stützstellen bei der Kalibrierung optimiert werden.
Die Erschließung neuer Potenziale steht im Mittelpunkt der Analysetätigkeit für einen Kabelnetzbetreiber. Die selektierten Potenziale für neue Kunden an der D-Linie werden gewichtet. Nach Auswahl eines Pilotgebiets werden verschiedene Marketingbotschaften auf unterschiedlichen Kanälen verschickt. Abseits davon werden Ursachen für noch unbekannte Potenziale erforscht.
Softwareanalyse im Bereich Standardisierung/Kalibrierung von heterogenen Immunoassays
Zunächst sollte eine in C++ geschriebene Software zur Auswertung von Messungen an heterogenen Immunoassays analysiert und dokumentiert und in wesentlichen Teilen in R neu programmiert werden sowie dabei auch auf Fehler untersucht werden. Im Anschluss an diese Aufgabe wurde eine weitere Software zur Kalibrierung von Messgeräten ebenfalls in R nachgebildet, um automatisierte Tests zur Erhaltung und Sicherung der Qualität der Software durchführen zu können.
Auftraggeber ist ein britisches E-Commerce Unternehmen, welches die Webseiten vieler Automobilunternehmen betreut. Für ein vor 2 Jahren neu eingeführtes KFZ-Modell soll eine Absatzvorhersage getroffen werden. Die Datenbasis sind bisherige Verkaufszahlen sowie die Nutzungsdaten des Modell-Konfigurators.
Programmierung Webanwendung Beschwerdemanagement für ein mittelständisches CC
Aus dem Vorgängerprojekt zur Optimierung der Vertriebsprozesse ist ein IT-lastiges Folgeprojekt zur Erstellung einer Beschwerdemanagement Plattform hervorgegangen. Es wird eine kleine Webanwendung zur Archivierung, Bearbeitung und Nachverfolgung von Kundenanfragen in laufenden Kampagnen erstellt, um den Kunden in einem geschlossenen Dialog zur Zufriedenheit zu führen.
Optimierung Vertriebsprozesse für ein mittelständische Call Center
Mittelständische Unternehmen leiden sehr häufig an einer großen Abhängigkeit von einem Auftraggeber und damit einer Branche. Der Geschäftsführer des Call Centers hat dies erkannt und möchte das Vertriebsteam und die Vertriebsprozesse zu einer erfolgreichen Gewinnung von Neukunden motivieren und führen. Bisherige Versuche, neue Kunden zu gewinnen und damit eine Stabilität des Unternehmens in schwierigeren Zeiten zu gewährleisten, waren weniger erfolgreich.
Ein Pharmakonzern bietet seinen Mitarbeitern Vortrag und Beratung rund um das Thema MATLAB. Insbesondere soll die Toolbox „Statistics“ und „Optimization“ vorgestellt werden.
Aufgaben und Ergebnisse
Die Absatzsatzzahlen von verschiedenen Automobilherstellern waren in 2008 stark rückläufig. Daher sollten Zusammenhänge zwischen den Absatzzahlen und Webseitenbesuchen analysiert werden. Verschiedene prädiktive Verfahren wurden eingesetzt.
Aufgaben und Ergebnisse
Warten auf Umsetzung der Datenanforderung
Sanierung des Unternehmens mit dem Ziel die Softwareentwicklung hinsichtlich Qualität und Termintreue zu optimieren:
Im Zuge der Sanierung wurden durchgeführt
Es wurde eingeführt
Die Sanierung wurde auf Dauerhaftigkeit eingestellt durch
Konzeption und Durchführung der Analyse:
Projektleitungsaufgaben
Programmieraufgaben im Einzelnen:
Im Rahmen der neuen GVO für Automobilhersteller sollte der Auditierungsprozess der Händler und die Archivierung der Ergebnisse durch eine europäisch einheitliche Anwendung unterstützt werden.
weitere Projekte gern auf Anfrage
07/1996
Zertifizierung
10/2017
PSM I (Professional Scrum Master I)
03/2011
ITIL V3 Foundation
01/2011
PRINCE2 Practitioner
Deep Learning & Data Mining- Projektleitung & Prozeßanalyse
Intervention Level
Kompetenzen
IT-spezifisches Wissen
Profil
Die Kandidatin ist als KI-Beraterin und IT-Projektleiterin tätig. Ihre Leidenschaft liegt in der Analyse, Steuerung und Automatisierung von Aufgaben. Sie beherrscht nicht nur einen großen Teil der Softwaretools aus diesen Bereichen, sondern ebenso die technischen Methoden, typischen Prozesse und Vorgehensweisen zur Steuerung der Projekte. Sie ist nach PRINCE2 Practitioner und ITIL V3 Foundation zertifiziert. Für den Mittelstand war sie als Interimsmanagerin erfolgreich unter Einsatz agiler Methoden tätig.
1965 geboren, studierte sie an der RWTH Aachen Elektrotechnik, promovierte an der Universität der Bundeswehr im Bereich Mustererkennung mit Neuronalen Netzen und gewann schließlich den Wissenschaftspreis des Deutschen Zentrum für Luft- und Raumforschung zur automatischen Steuerung von neuronalen Lernvorgängen. Heute arbeitet sie mit den neuesten Entwicklungen der rekurrenten Neuronalen Netze, um Prognosen und Analysen für Unternehmen durchzuführen.
Elevator-Pitch
Meine Leidenschaft liegt in der Analyse, Steuerung und Automatisierung von Aufgaben.
Als Interimsmanagerin und IT-Projektleiterin führe ich erfolgreich. In der Analyse treffe ich ins Schwarze. Mit neuronalen Netzen (heute Deep Learning) arbeite ich seit mehr als 20 Jahren.
Direktester geht's nicht! Ganz einfach Freelancer finden und direkt Kontakt aufnehmen.
"Die Consultantin hat sich selbstständig und zügig in ein sehr komplexes, für sie neues Fachgebiet eingearbeitet. Dadurch war sie umgehend in der Lage, die Softwareimplementierung sowohl mathematisch als auch bezüglich des Designs zu analysieren und zu dokumentieren. Die Aufgabe, ein von der Software unabhängiges Testsystem zu etablieren, wurde souverän gelöst. Neben ihrer fachlichen Qualifikation ist besonders die große Sorgfalt sowie das effiziente und lösungsorientiere Arbeiten hervorzuheben. Die Consultantin hat das Projekt zu unserer vollsten Zufriedenheit fertiggestellt, so dass wir direkt ein weiteres gemeinsames Projekt angeschlossen haben."
— Projekt Analyse einer C++-Applikation mit Fokus auf der Implementierung mathematischer Methoden, 07/13 - 12/13
Referenz durch Regulatory Compliance/Biostatistics, Roche Diagnostics GmbH, vom 16.01.14
"Die Beraterin hat den Workshop 'MATLAB, Simulink, Neural Networks Toolbox' zu unserer vollsten Zufriedenheit durchgeführt. Bereits im Vorfeld zeigte die Beraterin große Einsatzbereitschaft und war jederzeit für Fragen telefonisch bzw. per Mail ansprechbar. Die Antworten kamen zeitnah, so dass wir die Planungsphase sehr schnell abwickeln konnten. Den Workshop selbst hat die Beraterin so aufgebaut, dass direkt im Umfeld des Teilnehmers und dessen Anliegen sowie Aufgaben- und Problemstellungen gearbeitet werden konnte. Die Beraterin besitzt ein tiefes Fachwissen und die Fähigkeit, komplexe Zusammenhänge verständlich zu erklären. Bemerkenswert auch ihr hohes Maß an Loyalität, auf die wir uns auch nach der erbrachten Leistung verlassen können. Wir werden die Beraterin jederzeit wieder einsetzen und freuen uns auf die weitere Zusammenarbeit."
— Projekt Workshop "MATLAB, Simulink, Neural Networks Toolbox", 08/10 - 08/10
Referenz durch Abteilungsleitung, mtw - modern time work GmbH, 11 MA, vom 27.09.10
"Die Beraterin verfügt über äußerst fundierte und sehr breite Fachkenntnisse und wendete diese sehr umsichtig und zielorientiert an. Auf Basis ihrer äußerst schnellen Auffassungsgabe überblickte er auch schwierigste Situationen sofort, analysierte komplexeste Zusammenhänge zutreffend und arbeitete sich umgehend in neue Themen ein. Sie realisierte sehr effektive Lösungen und kam stets zu ausgezeichneten Arbeitsergebnissen. Die Beraterin begegnete den internen Kollegen immer mit einer freundlichen, offenen und zuvorkommenden Art."
— Projekt Unterstützung analytisches Kampagnenmanagement, 12/07 - 12/08
Referenz durch Bereichsleiter, CRM-Dienstleister, vom 19.12.08
"Die Beraterin hat in unserem Unternehmen in einer schwierigen Phase für 5 Monate den Direktionsposten übernommen. In dieser Zeit hat sie ein komplexes und verfahrenes Projekt sowohl operativ geleitet als auch nachhaltig wieder auf Spur gebracht. Dies gelang ihr durch eine klar strukturierte Organisation aller Prozesse und Projektbeteiligten und der Einführung alltagstauglicher Qualitätssicherungsmaßnahmen. Außerdem schaffte sie es, durch ihren harten Einsatz, ein tendenziell überlastetes Team in einer Stressphase langfristig für sich und die anstehenden Aufgaben über das Projekt hinaus zu gewinnen. Besonders hervorheben möchte ich ihre Projektmanagementfähigkeiten, die es ihr ermöglichen, den Blick fürs Wesentliche nicht aus den Augen zu verlieren - auch wenn dies hin und wieder mit Reibungen verbunden ist. Ich danke der Beraterin für ihr außergewöhnliches Engagement und dafür, dass sie unsere Vision auch gegen Widerstände bedingungslos verteidigt hat."
— Projekt Interim Management für Software-Entwicklung und QS, 06/07 - 10/07
Referenz durch Geschäftsführer, TTR IT Solutions GmbH, vom 23.11.07
"[...] Im Rahmen der Entwicklungsarbeiten ging es darum, Planungsmethoden in objektorientierte Software umzusetzen. Da die Expertin auch schon bei der Entwicklung der Planungsmethoden im Rahmen eines Vorgängerprojektes involviert war, war sie in der Lage, sich von Anfang an zielorientiert, effizient und mit eigenen Ideen in das Entwicklungsteam einzubringen. Die Beraterin verfügt über eine äußerst gute Auffassungsgabe und hohe Motivation. Sie hat die ihr übertragenen Aufgaben selbstständig und zu unserer vollsten Zufriedenheit erledigt und damit einen wesentlichen Beitrag zum Projektfortschritt geliefert. Wir bedanken uns für die gute Zusammenarbeit und möchten sie uneingeschränkt weiterempfehlen."
— Projekt WiPLAN Toolentwicklung, 09/05 - 02/06
Referenz durch Technischer Projektleiter T-Systems ES, 01.03.06
"Die Beraterin hat in dem Projekt sowohl durch Ihre fachliche Kompetenz im Bereich Data Mining als auch durch Ihr ausserordentliches Engagement ueberzeugt. Die Zusammenarbeit mit ihr war hervorragend und effektiv. Die Beraterin hat uns dabei geholfen, die Analyse zu konzepieren, durchzuführen, auf den Kundenwunsch auszurichten und neue weiterführende Ideen zu entwickeln."
— Projekt Recency Frequency Analyse für Auto Webseiten Besucher, 06/05 - 08/05
Referenz durch Key Account Manager, Sophus3 Ltd, vom 28.09.05
"Die Expertin wurde in einem Projekt eingesetzt, in dem komplexe Aufgaben unter hohem Zeitdruck erledigt werden mussten. Sie war schon nach kurzer Zeit in der Lage, die Aufgabenstellung vollständig zu erfassen und die Ihr übertragenen Tätigkeiten zu unserer vollsten Zufriedenheit selbstständig zu erledigen. Hierbei wurden Matlab Tools zur Untersuchung von funkgestützen Access Netzen nicht nur angewandt, sondern auch konzeptionell überarbeitet. Die Expertin zeichnet sich durch eine sehr gute Auffassungsgabe, hohe Motivation und sehr gute Teamfähigkeit aus. Ohne explizite Aufforderung wurden von ihr außerdem die Erfordernisse eines zertifizierten Unternehmens im Hinblick auf Qualitätssicherung erkannt und umgesetzt."
— Projekt Einsatz von Matlab zur Untersuchung von Funknetzen, 03/05 - 04/05
Referenz durch Teilprojektleiter "Technical evaluation", international tätiges Systemhaus, vom 18.04.05
"Die Beraterin war seinerzeit als Projektleiterin angestellt. Sie bewährte sich durch ausgezeichnete Leistungen im Projektmanagement, indem sie den zeitlich sehr knapp bemessenen Entwickungszeitrahmen bei 100%-iger Zielerreichung vollständig einhielt. Dies gelang ihr durch eine vorausschauende Planung, eine effiziente Organisation der Resourcen, einer straffen Mitarbeiterführung und ein exzellentes Termincontrolling. All dies beruht auf einer weitreichenden Projektmanagementerfahrung, ohne die ein erfolgreicher Abschluss in diesem Fall nicht möglich gewesen wäre. Neben den fachlichen Qualitäten möchte ich besonders ihr persönliches Engagement hervorheben, das sie auch in anderen mir bekannten Projektbeteiligungen stets gezeigt hat."
— Projekt Webbasiertes OLAP-Reporting von Auditergebnissen in EU, 03/03 bis 02/04
Referenz durch IT-Director, infas TTR (50 MA), vom 30.08.06
Projekt im Rahmen einer Festanstellung durchgeführt