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
AIMachine LearningDeep LearningLarge Language Models (LLMs)Generative AINLPFine-Tuning LLMsReinforcement LearningVisionAWSAzure
?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
AIMachine LearningDeep LearningLarge Language Models (LLMs)Generative AINLPFine-Tuning LLMsReinforcement LearningVisionAWSAzure