AI and Data Scientist
Aktualisiert am 01.08.2024
Profil
Freiberufler / Selbstständiger
Remote-Arbeit
Verfügbar ab: 01.08.2024
Verfügbar zu: 100%
davon vor Ort: 100%
AI
Machine Learning
Deep Learning
Large Language Models (LLMs)
Generative AI
NLP
Fine-Tuning LLMs
Reinforcement Learning
Vision
AWS
Azure
Deutsch
Muttersprache
Englisch
Fließend in Wort und Schrift
Französisch
Grundkenntnisse

Einsatzorte

Einsatzorte

Deutschland
möglich

Projekte

Projekte

1 Jahr 5 Monate
2023-05 - heute

Entwicklung von ML-Modellen für die Automatisierung und Energieeinsparungen in Gebäuden

Data Scientist
Data Scientist
  • Führte die Entwicklung von ML-Modellen für die Automatisierung und Energieeinsparungen in Gebäuden voran durch den Aufbau eines robusten RL-Frameworks, Optimierung der Daten-Plattform und Monitorings unter Nutzung neuester KI-Fortschritte (Stack: Kafka, Docker, AWS, S3, Tensorflow, PyTorch)
  • Führte Forschung und Entwicklung von Reinforcement-Learning-Algorithmen im Bereich IoT durch und erstellte erfolgreich POCs, um die Machbarkeit KI-gesteuerter Lösungen zu demonstrieren
  • Optimierte und baute den MLOps-Prozess aus, um das sichere Deployment der Modelle zu gewährleisten
  • Entwickelte ein Monitoring zur Echtzeitbewertung der Modelle, um wertvolle Erkenntnisse zu extrahieren und die Zuverlässigkeit sowie die Leistung der Modelle in der Produktion zu verbessern
  • Arbeitete eng mit Stakeholdern, Engineers und Fachexperten zusammen, um KI-Lösungen mit den Geschäftszielen abzustimmen
7 Monate
2022-11 - 2023-05

Umsetzung eines Predictive Maintenance Use Case

Data Scientist
Data Scientist
  • Umsetzung eines Predictive Maintenance Use Case für eine kritische Komponente einer Windenergieanlage zur Identifizierung potenzieller Ausfälle (Stack: Azure Databricks, Azure DevOps, PySpark, MLFlow)
  • Entwickelte Modelle zur Anomalieerkennung und Zeitreihen für die vorausschauenden Wartung
  • Führte Zeitreihenanalysen und explorative Datenanalysen (EDA) durch mit Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich Maschinendaten (Temperatur und Statusnachrichten) und SAP
  • Orchestrierte den End-to-End-Prozess mit CI/CD für nahtlose Integration und Deployment
  • Arbeitete eng mit technischen Experten, Stakeholdern und Teammitgliedern weltweit zusammen, um Bemühungen abzustimmen und Projektziele zu erreichen
1 Jahr 3 Monate
2021-09 - 2022-11

ML-Modelle zur Modellierung des Nutzerverhaltens

Data Scientist
Data Scientist
  • Entwickelte ML-Modelle zur Modellierung des Nutzerverhaltens, beispielsweise für Scoring und Klassifizierung (churn, purchase probability, revenue) und skalierbare ML-Pipelines für Kunden im Einzelhandel und der Reisebranche (Stack: Azure ML, Azure Databricks, PySpark, Kubernetes)
  • Entwickelte und optimierte Empfehlungs- und Ranking-Systeme entlang der Customer Journey
  • Verarbeitete und analysierte mithilfe von explorativer Datenanalyse (EDA) eine große Menge von Daten, um geschäftsrelevante Erkenntnisse zu gewinnen
  • Etablierte die MLOps-Umgebung auf Azure in Zusammenarbeit mit dem DevOps-Team, um die Automatisierung von ML-Abläufen zu ermöglichen, einschließlich Modelltraining und Deployment
  • Zusammenarbeit mit dem Geschäftsbereich und Präsentation der Ergebnisse vor technischen und nicht technischen Stakeholdern
Frankfurt a. M.
3 Jahre 9 Monate
2018-01 - 2021-09

NLP-Anwendungen für das Gesundheitswesen

Data Scientist
Data Scientist
  • Entwickelte NLP-Anwendungen für das Gesundheitswesen und den Kundenservice: Information RetrievalSysteme, Chatbots, Textklassifikation, Entitätenerkennung (Stack: TensorFlow, PyTorch, Huggingface)
  • Forschung & Entwicklung, Proof-of-Concepts und Prototypen im Bereich ML und Natural Language Processing unter Nutzung von SOTA-Technologien, z. B. Transformers und BERT
  • Finetuning von vortrainierten Sprachmodellen (LMs) auf domänenspezifischen Daten, um die Anwendungen zu verbessern
  • Erforschte und evaluierte Technologien aus der NLP-Forschung, wie z. B. Sentence-BERT
  • Präsentierte Prototypen zur Unterstützung von Kundenakquise
5 Monate
2016-05 - 2016-09

Visualisierung und statistische Analyse von Daten aus klinischen Studien

Studentische Hilfskraft
Studentische Hilfskraft
  • Visualisierung und statistische Analyse von Daten aus klinischen Studien in R, wie zur Wirksamkeit von Multiresistenzen oder Verbreitung von Tuberkulose
Institut für Medizinische Biometrie und Informatik Heidelberg

Aus- und Weiterbildung

Aus- und Weiterbildung

3 Jahre
2014-04 - 2017-03

Studium Physik

Master of Science Physik, Institut für Umweltphysik, Universität Heidelberg
Master of Science Physik
Institut für Umweltphysik, Universität Heidelberg
  • Komplexe Systeme
  • stochastische Prozesse
  • Spieltheorie
  • Entwickelte einen stochastischen zellulären Automaten sowie einen genetischen Algorithmus zur Simulation und Untersuchung eines evolutionären Multispezies-Systems
3 Jahre 6 Monate
2010-10 - 2014-03

Studium der Physik

Bachelor of Science Physik, Institut für Theoretische Physik, Universität Heidelberg
Bachelor of Science Physik
Institut für Theoretische Physik, Universität Heidelberg
  • Statistik
  • Datenanalyse
  • Kosmologie

Kompetenzen

Kompetenzen

Top-Skills

AI Machine Learning Deep Learning Large Language Models (LLMs) Generative AI NLP Fine-Tuning LLMs Reinforcement Learning Vision AWS Azure

Produkte / Standards / Erfahrungen / Methoden

Skills

  • Data Science
    • TensorFlow, PyTorch, Huggingface, sklearn, pandas, Jupyter, MLflow, OpenAI
  • CI/CD, ML-Ops
    • Git, Docker, Bitbucket, GitLab, Azure DevOps
  • Big Data
    • PySpark, Kafka, Hadoop, Hive
  • Cloud / Platforms
    • Azure (Databricks, Azure ML, Kubernetes), AWS, GCP, Dataiku
  • Software
    • ?QlikView, Tableau, Mathematica, Matlab, MS Office, LATEX

Programmiersprachen

Python
R
C++
SQL
SAS

Einsatzorte

Einsatzorte

Deutschland
möglich

Projekte

Projekte

1 Jahr 5 Monate
2023-05 - heute

Entwicklung von ML-Modellen für die Automatisierung und Energieeinsparungen in Gebäuden

Data Scientist
Data Scientist
  • Führte die Entwicklung von ML-Modellen für die Automatisierung und Energieeinsparungen in Gebäuden voran durch den Aufbau eines robusten RL-Frameworks, Optimierung der Daten-Plattform und Monitorings unter Nutzung neuester KI-Fortschritte (Stack: Kafka, Docker, AWS, S3, Tensorflow, PyTorch)
  • Führte Forschung und Entwicklung von Reinforcement-Learning-Algorithmen im Bereich IoT durch und erstellte erfolgreich POCs, um die Machbarkeit KI-gesteuerter Lösungen zu demonstrieren
  • Optimierte und baute den MLOps-Prozess aus, um das sichere Deployment der Modelle zu gewährleisten
  • Entwickelte ein Monitoring zur Echtzeitbewertung der Modelle, um wertvolle Erkenntnisse zu extrahieren und die Zuverlässigkeit sowie die Leistung der Modelle in der Produktion zu verbessern
  • Arbeitete eng mit Stakeholdern, Engineers und Fachexperten zusammen, um KI-Lösungen mit den Geschäftszielen abzustimmen
7 Monate
2022-11 - 2023-05

Umsetzung eines Predictive Maintenance Use Case

Data Scientist
Data Scientist
  • Umsetzung eines Predictive Maintenance Use Case für eine kritische Komponente einer Windenergieanlage zur Identifizierung potenzieller Ausfälle (Stack: Azure Databricks, Azure DevOps, PySpark, MLFlow)
  • Entwickelte Modelle zur Anomalieerkennung und Zeitreihen für die vorausschauenden Wartung
  • Führte Zeitreihenanalysen und explorative Datenanalysen (EDA) durch mit Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich Maschinendaten (Temperatur und Statusnachrichten) und SAP
  • Orchestrierte den End-to-End-Prozess mit CI/CD für nahtlose Integration und Deployment
  • Arbeitete eng mit technischen Experten, Stakeholdern und Teammitgliedern weltweit zusammen, um Bemühungen abzustimmen und Projektziele zu erreichen
1 Jahr 3 Monate
2021-09 - 2022-11

ML-Modelle zur Modellierung des Nutzerverhaltens

Data Scientist
Data Scientist
  • Entwickelte ML-Modelle zur Modellierung des Nutzerverhaltens, beispielsweise für Scoring und Klassifizierung (churn, purchase probability, revenue) und skalierbare ML-Pipelines für Kunden im Einzelhandel und der Reisebranche (Stack: Azure ML, Azure Databricks, PySpark, Kubernetes)
  • Entwickelte und optimierte Empfehlungs- und Ranking-Systeme entlang der Customer Journey
  • Verarbeitete und analysierte mithilfe von explorativer Datenanalyse (EDA) eine große Menge von Daten, um geschäftsrelevante Erkenntnisse zu gewinnen
  • Etablierte die MLOps-Umgebung auf Azure in Zusammenarbeit mit dem DevOps-Team, um die Automatisierung von ML-Abläufen zu ermöglichen, einschließlich Modelltraining und Deployment
  • Zusammenarbeit mit dem Geschäftsbereich und Präsentation der Ergebnisse vor technischen und nicht technischen Stakeholdern
Frankfurt a. M.
3 Jahre 9 Monate
2018-01 - 2021-09

NLP-Anwendungen für das Gesundheitswesen

Data Scientist
Data Scientist
  • Entwickelte NLP-Anwendungen für das Gesundheitswesen und den Kundenservice: Information RetrievalSysteme, Chatbots, Textklassifikation, Entitätenerkennung (Stack: TensorFlow, PyTorch, Huggingface)
  • Forschung & Entwicklung, Proof-of-Concepts und Prototypen im Bereich ML und Natural Language Processing unter Nutzung von SOTA-Technologien, z. B. Transformers und BERT
  • Finetuning von vortrainierten Sprachmodellen (LMs) auf domänenspezifischen Daten, um die Anwendungen zu verbessern
  • Erforschte und evaluierte Technologien aus der NLP-Forschung, wie z. B. Sentence-BERT
  • Präsentierte Prototypen zur Unterstützung von Kundenakquise
5 Monate
2016-05 - 2016-09

Visualisierung und statistische Analyse von Daten aus klinischen Studien

Studentische Hilfskraft
Studentische Hilfskraft
  • Visualisierung und statistische Analyse von Daten aus klinischen Studien in R, wie zur Wirksamkeit von Multiresistenzen oder Verbreitung von Tuberkulose
Institut für Medizinische Biometrie und Informatik Heidelberg

Aus- und Weiterbildung

Aus- und Weiterbildung

3 Jahre
2014-04 - 2017-03

Studium Physik

Master of Science Physik, Institut für Umweltphysik, Universität Heidelberg
Master of Science Physik
Institut für Umweltphysik, Universität Heidelberg
  • Komplexe Systeme
  • stochastische Prozesse
  • Spieltheorie
  • Entwickelte einen stochastischen zellulären Automaten sowie einen genetischen Algorithmus zur Simulation und Untersuchung eines evolutionären Multispezies-Systems
3 Jahre 6 Monate
2010-10 - 2014-03

Studium der Physik

Bachelor of Science Physik, Institut für Theoretische Physik, Universität Heidelberg
Bachelor of Science Physik
Institut für Theoretische Physik, Universität Heidelberg
  • Statistik
  • Datenanalyse
  • Kosmologie

Kompetenzen

Kompetenzen

Top-Skills

AI Machine Learning Deep Learning Large Language Models (LLMs) Generative AI NLP Fine-Tuning LLMs Reinforcement Learning Vision AWS Azure

Produkte / Standards / Erfahrungen / Methoden

Skills

  • Data Science
    • TensorFlow, PyTorch, Huggingface, sklearn, pandas, Jupyter, MLflow, OpenAI
  • CI/CD, ML-Ops
    • Git, Docker, Bitbucket, GitLab, Azure DevOps
  • Big Data
    • PySpark, Kafka, Hadoop, Hive
  • Cloud / Platforms
    • Azure (Databricks, Azure ML, Kubernetes), AWS, GCP, Dataiku
  • Software
    • ?QlikView, Tableau, Mathematica, Matlab, MS Office, LATEX

Programmiersprachen

Python
R
C++
SQL
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