Carsten Trumm

Transforming raw data into features used by ML training processes, creating new data based on exploratory analysis, extract information and monitoring quality and content for better AI models.

· Überführung des Teams aus dem Consumerbereich in eine zentralisierte Data & Analytics Organisation in Finance

· Umsetzung der One Data Strategie (Funktionsaggregation aus verschiedenen Teams aus den Bereichen Consumer, Finance, Customer Operations)

· Einführung des Vertex AI Feature Store mit dem Fokus auf real-time feature serving für Smart Routing (live Zuordnung von Kunden zu Inbound Agent Teams)

· Einführung von standardisiertem Monitoring zur Messung von ML Erfolgskriterien (Accuracy, Precision, Recall, F1-Score, ROC-AUC)

· Vervollständigung Datenintegrationsstrategie und Historisierung von Feature Marts bis 25 Monate unter Berücksichtigung von DSGVO und TKG Vorgaben

· Pre-Qualifizierung bei der Entwicklung von Features mittels AutoML

· Iterative Verbesserung von Features durch Datenvisualisierung und fast-track Modellintegration sowie teamübergreifend organisierte Feedbackschleifen

Managing Data for Big Data Use Cases in the Consumer environment, including data and feature engineering for all AI use cases according to CI/CD standards.

· fachliche und disziplinarische Führung zweier Teams an verschiedenen Standorten mit bis zu 9 Mitarbeitern in zwei Stufen

· anforderungsbasierte Entwicklung von Datenprodukten für Machine Learning Anwendungsfälle, dabei insbesondere Data Cleansing, Data Quality Monitoring, explorative Datenanalyse und Feature Engineering in einem multi-systemischen und -produktbasiertem Markt

· kontinuierliche Dokumentation von Datenstrukturen und Software-Entwicklung sowie Einführung und Nutzung von Release Management-Methoden mittels GitHub

· bereichsübergreifende Schnittstelle bei datentechnischen Themen zu Data Engineering und weiteren Data Science Abteilungen im Unternehmen, aktive Abstimmung zu interdiziplinären und fachgebietsspezifischen Fragestellungen in den Bereichen Vertrieb, Marketing, Customer Experience und Netztechnik

· Fachliche Verantwortung für das Footprint Management: datentechnische Repräsentation des Kommunikationsnetzwerks der Vodafone GmbH (alle Festnetze), Bandbreiten-Verfügbarkeitsinformation für Kundenanfragen, Berechnung der Unternehmens-KPI der „Homes Passed“, kontinuierliche Aktualisierung des deutschlandweiten Adressbestands sowie Ergänzung um soziodemografische Informationen zur Unterstützung z.B. der Marketing-Maßnahmen des Unternehmens

· Teamlead mit bis zu 12 Mitarbeitern für die Entwicklung der automatisierten und ad hoc Marketing-Automation-Prozesse für die operative kundenspezifische Ansprache

· Datenimplementierungsstrategie für einen on-premise Cloudera Cluster (>50 nodes)

· Analyse nicht-relationaler Datenquellen (Stream, Events aus den Bereichen Netzwerk und TV Consumption) und Implementierung in das analytische Datenmodell

· Data Engineering für Machine Learning Applikation, Feature Aufbereitung und Analyse für diverse Use Cases (Cross- und Upsell, Churn Prevention, NBA/O, geobasierte Zuführung von Kundeninteraktion in Shops)

· Erstellung stochastischer Vorhersagemodelle (Scoring)

· Einführung eines Marketing Automation Tools (DynaCampaign) zur Steigerung der Kampagnenmanagementeffizienz

· Planung und Bedarfsanalyse, Anforderungsermittlung (insb. Funktionen), Vergleich geeigneter Tools und Auswahl

· Migration des bestehenden CRM DB Systems in applikationsspezifisches Datenmodell

· User und Berechtigungskonzept, abteilungsübergreifendes Setup von dedizierten use case Teams (Churn/Winback, Cross- und Upsell)

· Anbindung der Kanalschnittstellen

· Management der Pilot-/Testphase, effektive Fehlerbehebungsmassnahmen

· Monitoring und Reporting: Dashboardgenerierung und Effizienzmessung