Über Marco
Ich entwickle datengetriebene Lösungen mit Fokus auf Analytics, Data Engineering und AI Automation. Mein Ziel: Prozesse mit LLMs, RAG-Systemen und agentenbasierten Workflows automatisieren und in bestehende Datenarchitekturen integrieren.
Mein aktueller Fokus liegt auf der Entwicklung von AI-Automationslösungen: RAG-Systeme für semantische Suche über Dokumentenbestände, Multi-Agent-Workflows mit LangGraph und CrewAI sowie Prozessautomatisierung mit n8n und LLM-Anbindung. Dabei entwickle ich individuelle Lösungen mit API-Anbindung, die sich in bestehende Systeme integrieren lassen.
Das Fundament dafür ist mehrjährige Praxis in Data Engineering und Backend-Entwicklung: Aufbau analytischer Datenpipelines mit Python (Pandas, SQL, GeoPandas), Entwicklung von Backend-Anwendungen mit Django, Erstellung interaktiver Dashboards (Power BI, Superset, Streamlit) und Integration heterogener Datenquellen in einer Unternehmensberatung.
Davor war ich drei Jahre Research Engineer an der TU Darmstadt, wo ich Steuerungs- und Überwachungssysteme für einen Teilchenbeschleuniger entwickelt und komplexe Messdatenanalysen mit Python durchgeführt habe.
Ausbildung: M.Sc. Physik, zertifizierter Data Scientist
Deutsch
Muttersprachlich oder zweisprachig
Englisch
Konversationssicher
Vor Ort möglich
Darmstadt (bis zu 50 km)
Projekt- und Berufserfahrung
- Datengetriebenes Unternehmen (vertraulich)Data ScientistBANKEN & VERSICHERUNGENOktober 2023 - Heute (2 Jahre und 8 Monate)
- Backend-Entwicklung und Mitwirkung am Aufbau eines Datenökosystems für ein internes B2B-SaaS-Produkt im Versicherungswesen mit Django-Backend
- Optimierung der Datenbankarchitektur für effizientere Datenverarbeitung und verbesserte Systemperformance
- Integration externer Datenquellen über REST-APIs zur Erweiterung der Datenbasis für Analysen und Modelle
- Entwicklung und Optimierung von ETL-Strecken zur Sicherstellung konsistenter und hochwertiger Daten
- Agile Feature-Entwicklung im Scrum/Kanban-Framework mit Code-Reviews, Retrospektiven und kontinuierlicher Integration
- Refactoring bestehender Code-Basis zur Erhöhung der Wartbarkeit
- StackFuelData Scientist (Training Program)BILDUNG & E-LEARNINGApril 2023 - Juni 2023 (2 Monate)
- Umfassende Schulung in überwachtem und unüberwachtem Lernen mit Scikit-Learn (Regression, Klassifikation, Clustering, Dimensionsreduktion)
- Aufbau skalierbarer Datenpipelines, Anwendung von Regularisierungstechniken, Ausreißererkennung und Modellinterpretation
- Entwicklung neuronaler Netze mit Keras und Arbeit mit Big Data-Technologien wie PySpark und SparkSQL
- Vertiefung in Datenvisualisierung, Modellbewertung und praxisnahe Umsetzung komplexer ML-Projekte mit Python
- Eigenständige Durchführung und Präsentation von Portfolioprojekten, von der Auswahl über die agile Umsetzung bis zur Ergebnisaufbereitung für Stakeholder
- Data Science Graduate (StackFuel)Eigenständige WeiterbildungJuli 2023 - September 2023 (2 Monate)
- Im Anschluss an ein intensives Trainingsprogramm gezielte Vertiefung in Deep-Learning-Methoden, insbesondere neuronale Netze und deren Anwendung in Praxisprojekten
- Schwerpunkt auf der Arbeit mit Keras und TensorFlow sowie der Auseinandersetzung mit aktuellen Entwicklungen im Bereich künstliche Intelligenz
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Ausbildung und Abschlüsse
- Certificate "Data Scientist", Data ScienceStackFuel2023Certificate "Data Scientist", Data Science
- Master of ScienceTechnische Universität Darmstadt2020Master of Science - MS, Physik