Beschreibung

Hi there!

I am a Berlin and Munich-based freelancing contractor in the field of Data Science and Data Engineering and consistently passionate about what I am dealing with.

> Methodical consulting and technical development of Machine Learning and Data Engineering Solutions

> More than 10 successfully delivered industry projects in the German speaking markets

> Cloud Engineering on AWS and Azure platforms including Databricks, Airflow and Spark

> Industry experience in E-Commerce, Pharma/Health Care, Insurance, Banking and Automotive

Branchenexpertise

Sprachen

Deutsch
Muttersprachlich oder zweisprachig
Englisch
Verhandlungssicher
Spanisch
Grundkenntnisse

Arbeitsortpräferenzen

Vor Ort möglich

Berlin (bis zu 15 km), München (bis zu 15 km)

Jochen Schweizer Mydays (ProSiebenSat.1 Media)
Machine Learning Engineer / Data Scientist
E-COMMERCE
Juli 2022 - Juni 2023 (11 Monate)
München, Deutschland
Entwicklung von Pipelines für Machine Learning, Product Ranking, Product Recommendation und Marketing-Kampagnen

Entwicklung und Weiterentwicklung von Machine Learning Modellen für Customer Scoring und Customer Predictive Analytics auf Big Data Cluster.

Statistische Analyse von Kampagnen inkl. A/B-Testing

Tasks: Data Engineering, Machine Learning, Statistik

Methoden: Supervised Learning (Random Forest, Gradient Boosting, LSTM)

Stack: Azure Cloud, Apache Airflow, Apache Spark, Databricks, Git Bitbucket, GCP BigQuery, MLflow, MS SQL Server, Python, PySpark, Confluence, JIRA, Kanban
Temedica
Data Engineering, Data Visualization
GESUNDHEIT & WELLNESS
November 2021 - April 2022 (5 Monate)
München, Deutschland
Entwicklung und Automatisierung von Pipelines zur Visualisierung und Analyse von Daten aus Social Media und Mobile-Apps.

Entwicklung von customized Dashboards mit Plotly Dash Enterprise (Python). CI/CD mit GitHub Actions.

Phasen: PoC > MVP > MMP

Tasks: Data Engineering, Dashboard Programming, Database Programming

Stack: AWS Cloud, Apache Airflow, AWS Athena, AWS Glue, GitHub Actions, Plotly Dash Enterprise, Python, PosgreSQL, Terraform

Orga: Confluence, JIRA, Scrum
Swiss Life
Machine Learning Engineer
BANKEN & VERSICHERUNGEN
Juli 2020 - Dezember 2020 (6 Monate)
München, Deutschland
Machine Learning Document Classification, Dark Data Extraction.

Automatisierte Klassifikation von 5 Millionen archivierten PDF-Scans und Klassifikation von
Kundenantworten aus gescannten Formularen mit Machine Learning.

Phasen: PoC

Tasks: Data Pipeline Engineering, Pipeline Parallelization, Dynamic Image Processing, Feature Engineering, Model Fitting, Model Testing

Methoden: Supervised Learning (ANN Perceptrons)

Stack: Python, Jupyter Lab, MS SQL Server, REST Services, Red Hat Enterprise Linux, GIT, Docker

Orga: Confluence, JIRA, Scrum

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Economics, Probabilistic Mathematics, Statistics
University of Bonn, University of Zurich
2009
Computational Statistics, Probability Theory, Stochastic Analysis

Francis L.

Machine Learning, Data Engineering, Data Science

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