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Dr. Gernot Supp

Digitale Forschung, Data Science & Engineering
  • Unverbindlicher Tarif
    750 € /Tag
  • Berufserfahrung> 15 Jahre
  • Antwortrate100 %
  • Antwortzeit24h
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Standort und Mobilität
Standort
Hamburg, Deutschland
Nur remote
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Agatha FrydrychAF

Agatha Frydrych

Backend Java Software Engineer

Baptiste DuhenBD

Baptiste Duhen

Fullstack developer

Amed HamouAH

Amed Hamou

Senior Lead Developer

Audrey ChampionAC

Audrey Champion

Web developer

Fähigkeiten
Dr. Gernot in wenigen Worten
Mein Antrieb ist es, Daten verfügbar, zugänglich und für unser Verständnis nutzbar zu machen. Das systematische und reproduzierbare Gewinnen von Erkenntnissen ist dabei das Ziel. Diese Klarheit leitet mich durch alle Ebenen und Prozesse der Daten-Pipeline: von der Datenbeschaffung, Umwandlung, Nutzung und Analyse. Ich unterstütze Teams in allen notwendigen Bereichen, Daten in echte Lösungen zu verwandeln und daraus robuste Entscheidungen abzuleiten. Mit meinem Hintergrund in Wissenschaft & medizinischer Forschung (Neurobiologie: Gehirn & Neurowissenschaften) zusammen mit meinen Erfahrungen in verschiedenen Branchen wie z.B. FMCG, E-Commerce, Pharma/ Medizin kann ich eine seltene Kombination aus Daten-Skills, IT-Anwendungen, Analyse-Fähigkeiten, Data-Engineering, Cloud-Computing und starke Programmierkenntnisse einbringen.

Die folgenden drei Gebiete fassen konkrete Aufgaben zusammen:
1.) Data Engineering: Daten Pipelines (ELT/ETL), Daten Modellierung, Cloud Computing, Data Warehouses, Data Lakes. Tech-Stack: Airbyte, AWS, Apache Kafka, Apache Spark, ClickHouse, Databricks, dbt, Docker, Confluent, Jinja, Jupyter Notebook, Preset, Snowflake

2.) Data Science, Analyse & Statistik: Konzeption, Datenanalyse, Visualisierung. Aufbau systematischer Daten-Pipelines. Programmiersprachen: Python, R, SQL, Matlab

3.) Digitale Forschung: Produkte, Services & medizinische Anwendungen (Web/Mobile): Experiment Design, Erhebung & Analysen von User-Verhalten (online/offline), Produkt-, Usability- Validierungstests, Qualitative & quantitative Analysen, Evaluationskonzepte
Projekt- und Berufserfahrung
  • Dr. Willmar Schwabe GmbH & Co. KG, Sonormed GmbH
    Aufbau, Umsetzung, Evidenz: Evaluationskonzept für DIGA Fast-Track Antrag
    PHARMAZEUTISCHE INDUSTRIE
    Oktober 2021 - Heute (3 Jahre und 4 Monate)
    Position: Lead Scientist
    Projekt-Aufgaben/Inhalte: Aufbau und Umsetzung des Evaluationskonzepts einer digitalen Gesundheitsanwendung (eHealth) zur Prüfung des BfArM (Bundesinstitut für Arzneimittel und Medizinprodukte): Positiver Entscheid zur Zulassung der Erprobung (Fast-Track):
    1.) Konzeption des Setups und der Endpunkte (und deren Messung)
    2.) Systematische Datenauswertung zur Darstellung des medizinischen Nutzens/ patientenrelevante Verbesserung
    3.) Datenformate & Daten-Pipelines
    4.) Daten Analyse, Visualisierung und statistische Auswertung
    5.) Zusammenfassung der Ergebnisse und Reporting in Richtung Stakeholder & Behörde
    6.) Ansprechpartner im Begutachtungsprozess innerhalb des Konsortiums: Medizinproduktehersteller & Pharma-Unternehmen
    Data Science Data Engineering Data Analysis Data Visualization R Python Atlassian Confluence Atlassian JIRA
  • Unilever DACH
    Innovation und Exploration von Customer Engagement Plattformen
    LEBENSMITTELINDUSTRIE
    September 2021 - August 2022 (11 Monate)
    Position: Lead Data & Insight Generation
    Projekt-Aufgaben/Inhalte: Angewandte Forschung zur Innovation und Verwendung von digitalen Services für schnelllebige Konsumgüter (FMCGs) und eCommerce
    1.) Iterative Durchführung systematischer Untersuchungen zu Problem/Solution Fit der konzipierten Anwendungen (“Lean-Product-Development”)
    2.) Qualitative & quantitative Erfassung des User-Verhaltens
    3.) Experiment Design, Durchführung & Analysen (inkl. Hypothesen-Tests) und Handlungsempfehlungen
    4.) Verwalten von Dateneingabe, - verfügbarkeit und -zugriff, inkl. Batch-basierter Daten-Pipelines
    5.) Qualitative User Research (Tiefen-Interviews & Verhalten)
    6.) Spezifizierung Online-Tracking (Data Analytics)
    Data Science Data Engineering User Research Experiment Design Web Analytics Python R Data Analysis Data Visualization Google Analytics
  • Colgate-Palmolive
    Untersuchung der Kundenresonanz bei neuer Produktausrichtung & neuem Social Media Auftritt
    MODE & KOSMETIK
    Oktober 2020 - Juni 2021 (8 Monate)
    Position: "Lead Research & Insight Generation"
    Projekt-Aufgaben/Inhalte:
    1.) Konzeption und Durchführung qualitativer und quantitativer Tests zur Untersuchung des User-Verhaltens
    2.) Experiment Design & Daten Analyse
    3.) Aufbau von Daten-Pipelines zur Integration verschiedener Datenquellen (z.B. Social Media, Werbekampagnen, E-Com. Systeme)
    4.) Dashboard mit Experiment KPIs für Monitoring (Aufbau und Programmierung)
    5.) User-Interviews (Konzeption, Durchführung & Auswertung)
    6.) Handlungsempfehlungen aus Ergebnissen: Steuerung der Social Media Aktivitäten
    User Research Experiment Design Web Analytics R Python Data Engineering Google Analytics Google Tag Manager Facebook Data Visualization
Externe Empfehlungen
Ausbildung und Abschlüsse
  • Doktor der Naturwissenschaft
    Karl-Franzens-Universität, Graz, Österreich
    2004
    Ph.D., Biology, Institute of Zoology, Department of Neurobiology and Animal Behavior, Karl- Franzens University
  • Postdoctoral Fellow
    Max-Planck-Institute for Human Cognitive and Brain Sciences, Leipzig, Germanz
    2006
  • Postdoctoral Fellow
    Departement of Neurophysiology and Pathophysiology, University Medical Center Hamburg-Eppendorf, Germany
    2012
Zertifizierungen