2024 - aktuell: Knowledge Graph Modellierungen

Kunde: Rückversicherungsbranche

Aufgaben:

• Modellierung von Versicherungsanträgen mit Hilfe von Knowledge Graphs
• Datenanalysen und Entwicklung von Management Dashboards

2022 - aktuell: NLP / Generative AI

Kunde: Finanzindustrie

Aufgaben:

• Erstellung einer Software zur Extraktion von Datenpunkte aus nicht standardisierten Finanzdokumenten
• Einsatz von Large Language Models, eingebettet in einer RAG (Retrieval Augmented Generation)-Anwendung
• Erprobung und Einführung von Code Large Language Model

2021 - aktuell: Uplift Modellierung

Kunde: Telekommunikationsindustrie

Aufgaben:

• Erstellung von Uplift Modellen zur Optimierung von Marketingkampagnen für mehrere Millionen Kunden
• Mitentwicklung eines internen Python Package für Uplift Modellierung

2022 - 2024: Preiskalkulation für Strom & Gas

Kunde: Versorgerbranche

Aufgaben:

• Optimierung der Strom- und Gaspreise für verschiedene Zielfunktionen und Nebenbedingungen
• Entwicklung und Betrieb einer Pipeline für den kompletten Workflow von den Rohdaten zu den Servern der Kunden

2021 - 2022: Search Engine Machine Learning & SQL Schulungen

Kunde: E-Commerce Branche

Aufgaben:

• Optimierung der Search Engine via NLP

• Konzernweite Schulung von Analysten (ca. 200) im Bereich SQL (BigQuery)

• Entwicklung von Dashboards (Datastudio) mit Search KPIs und Zeitreihenvorhersagen für das Top-Management

2021 - 2022: Machine Learning

Rolle: Freelancer, Senior Data Scientist / Berater für Machine Learning

Kunde: MediaMarktSaturn Retail Group

Einsatzort: Ingolstadt

2021 - 2022: Uplift Modellierung

Kunde: Telekommunikationsindustrie

Aufgaben:

• Erstellung von Uplift Modellen für Marketingmaßnahmen

• Mitentwicklung eines internen Python Package für Uplift Modellierung

2019 - 2022: Machine Learning

Rolle: Freelancer, Senior Data Scientist / Berater für Machine Learning

Kunde: Telefonica AG

Einsatzort: München

2020 - 2021: Vorhersage von Churn

Kunde: Telekommunikationsindustrie

Aufgaben:

• Erstellung von Machine Learning Modellen zur Vorhersage von Churn

• Aufbau eines entsprechenden automatisierten Workflows zur täglichen Churn-Vorhersage für 40Mio Kunden

2019 - 2020: Zeitreihenvorhersage und Clustering

Kunde: Telekommunikationsindustrie

Aufgaben:

• Softwareentwicklung bzgl. Vorhersage des täglichen mobilen Datenverkehrs in Deutschland auf regionaler Ebene bzw. für sinnvolle Cluster

• Hauptaufgaben: Zeitreihenvorhersage, Entwicklung von Clustering-Algorithmen, Visualisierung in Tableau

2018 - 2019: Deep-Learning (NLP und Bild-/Videoverarbeitung)

Kunde: Medienindustrie

Aufgaben:

• Softwareentwicklung und Beratung für verschiedene Dienste einer Bild-Mining Software

• Hauptaufgaben: Extractive Text Summarization / Image Captioning, Action Recognition, Object Detection

2018 - 2019: Machine Learning

Rolle: Freelancer, Senior Data Scientist / Berater für Machine Learning

Kunde: ProSiebenSat.1 Media SE

Einsatzort: München

2018 - 2018: Vorhersage von Churn

Kunde: Strom- und Gasversorger

Aufgaben:

• Softwareentwicklung und Beratung zur Vorhersage der Kundenabwanderung für einen führenden Strom- und Gasversorger

• Hauptaufgaben: Datenexploration, Vergleich mehrerer Machine Learning Modelle sowie Ergebnisaufbereitung und Generierung von ?Business Insights? zur Reduktion der Kundenabwanderung

2016 - 2018: App-basierter Housekeeping Service

Rolle: CEO & Co-Gründer

Kunde: gerne auf anfrage

Einsatzort: München

Aufgaben:

• Produkt: App-basierter Housekeeping Service für vermögende Privathaushalte

• Gründung und Leitung der Firma bis hin zum Marktführer in München, Planung der Expansion in weitere deutsche Städte

• Erhöhung der Mitarbeiter von 3 auf 35, Umsatzsteigerung von ?0 auf ?1M in 2018

• ?Exit? an Helpling Group

2017 - 2017: Zeitreihen-Analyse mit Hilfe von Neuronalen Netzen

Aufgaben:

• In Python programmierte Software zur Vorhersage von Aktienkursen mittels LSTMs

• Vergleich mit anderen Regressoren (Support Vector Regressor, KNN Regressor, Random Forest Regressor)

2009 - 2017: Software & Beratung zur Abtaktungsoptimierung

Rolle: CEO & Gründer

Kunde: gerne auf Anfrage

Einsatzort: München

Aufgaben:

• Produkt: Software & Beratung zur Abtaktungsoptimierung in der automobilen Endmontage

• Zahlreiche Projekte bei namhaften Automobilherstellern (z.B. Audi, BMW, Mercedes, VW): Auslastungserhöhung der Montagearbeiter von bis zu 5%, Reduktion des planerischen Aufwands zur Abtaktungserstellung um bis zu 50%

• Verkauf der Intellectual Property in 2016

2008 - 2017: Abtaktungsoptimierung

Kunde: Automobilindustrie

Aufgaben:

• In Eigenregie entwickelte Software AOP-LB? für das NP-harte Abtaktungsproblem

• AOP-LB? konnte als erste Software praktikable und Pareto-optimale Lösungen für das Problem erzeugen

• Kommerzieller Einsatz der Software bei mehreren Automobilherstellern (z.B. Audi, BMW, Mercedes, VW)

2006 - 2011: Projektarbeit

Rolle: Wissenschaftlicher Mitarbeiter

Kunde: Technische Universität München

Einsatzort: München

Aufgaben:

• Projektarbeit und Vorlesungsbetreuung von bis zu 50 Studenten pro Semester im Hauptstudium

2006 - 2008: Lösung sehr großer Kombinatorikprobleme

Rolle: Externer Berater

Kunde: BMW AG

Einsatzort: München, Dingolfing

Aufgaben:

• Berater zur Lösung sehr großer Kombinatorikprobleme in der Automobilproduktion im Werk Dingolfing (5er, 7er)

• Entwicklung von Optimierungslösungen zur der Job-Rotation in der Montage sowie zur Einsteuerung der Karossen