Über Prof. Dr. Michael
Ich bin Wirtschaftsmathematiker mit mehrjähriger Berufserfahrung in Konzernen, Unternehmensberatungen und im Start-Up Umfeld. Meine fachlichen Schwerpunkte liegen in den Bereichen Künstliche Intelligenz, Data Science und Data Management.
Ich strebe danach, messbaren Wert durch KI-basierte Lösungen zu erzielen. Dabei konzentriere ich mich auf die Leitung komplexer Data Science Projekte und verbinde hohes Geschäftsverständnis mit ausgeprägten Umsetzungsfähigkeiten. Zudem unterstütze ich meine Projektkollegen gerne bei Skripten, Datenmodellierung sowie weiteren Thematiken mit Bezug zu Daten.
Ausgewählte Projekten:
Projekt ‘Data Science für Customer Management’,
Kunde: Ein Telekommunikationsunternehmen
Rollen: Projektleiter, Data Scientist
Koordination und Entwicklung von Data Science Applikationen sowie von zugehörigen Dashboards für das Customer Experience Management, Identifizierung der Maßnahmen zur Steigerung von Kundenempfehlungsrate und deren Impact darauf.
Technologien: Python, R, Power BI, Dataiku, AWS
Projekt ‘Data Science Software as a Service im Einkauf’
Kunde: Beratung/Autohersteller
Rolle: Projektleiter, Data Scientist
Entwicklung der Data Science Applikationen zur Entscheidungsunterstützung im Einkaufsbereich, Bestimmung der fairen Einkaufspreise –sowie der realisierbaren Einsparpotenziale - im Automobilbereich. Technologien: R, Qlik Core, Tableau, AWS
Projekt: ‘Strategische Einführung des Data Management’
Kunde: Ein Energieversorger
Rollen: Projektleiter, Data Manager
Ausarbeitung der Strategie zur Einführung des unternehmensweiten Data Managements inkl. der Maßnahmen zu notwendigen Datenbereinigung, Aufbau des einheitlichen Datenmodells, Definition und Etablierung von neuen (Mitarbeiter-)Rollen.
Technologien: AWS, On Premises, Power BI, R
Deutsch
Muttersprachlich oder zweisprachig
Russisch
Muttersprachlich oder zweisprachig
Englisch
Konversationssicher
Vor Ort möglich
Hannover (bis zu 50 km)
Projekt- und Berufserfahrung
- Jungheinrich AGData Scientist, ProjektmanagerMASCHINENBAUMärz 2022 - Heute (4 Jahre und 5 Monate)Hannover, DeutschlandKoordination und Entwicklung von Data Driven Flottenmanagement• Aufnahme der Kundenanforderungen• Planung des Teilprojekts• Konzeption und Definition von KPI‘s• Erarbeiten und Umsetzung von DWH-Anpassungen• Konzeption und Entwicklung von analytischen Modellen und deren Visualisierungen mittels Kunden-Dashboards u.a. für die Bereiche: Predictive Maintenance, Recommender system, Unfallanalysen, Kostenoptimierung, Geräteausfallanalysen, Reparaturvorhersage• Entwicklung von Forecasts und Prognosemodellen• Ableitung von Handlungsempfehlungen
- Oberfinanzdirektion KarlsruheData Scientist, ProjektmanagerÖFFENTLICHER SEKTOR & KÖRPERSCHAFTENFebruar 2022 - Heute (4 Jahre und 6 Monate)Hannover• Aufnahme der Kundenanforderungen• Planung des Teilprojekts• Konzeption und Definition von KPI’s• Aufbau und Weiterentwicklung der KI-Entwicklungsumgebung• Aufbau der Datenbasis• Konzeption und Entwicklung von KI-Modellen sowie Visualisierungen der Ergebnisse mittels Dashboards u.a. für die Bereiche: Betrugsprä-vention, Kostenoptimierung.• Ableitung von Handlungsempfehlungen
- Ein Unternehmen aus Touristik ITProjektmanager, Data AnalystDIGITALAGENTUREN & IT-CONSULTINGJanuar 2022 - Dezember 2022 (1 Jahr)Berlin, DeutschlandKoordination und Entwicklung von Management Cockpit:• Konzeption und Definition von unternehmensweiten KPI‘s• (Mit-)Entwicklung des ETL-Prozesses• Erarbeiten und Umsetzung von DWH-Anpassungen• Konzeption und Entwicklung von analytischen Modellen und deren Visualisierungen mittels Management-Dashboards u.a. für die Bereiche: Unternehmensteuerung, Vertriebssteuerung, Kundenanalysen, Kündigungsanalysen, Inkassoanalysen• Entwicklung von Forecasts und Prognosemodellen
Empfehlungen
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Ausbildung und Abschlüsse
- Diplom-MathematikerLeibniz-Universität Hannover2008Studienfach: Mathematik Vertiefung: Stochastische Optimierung Nebenfach: Betriebswirtschaftslehre Abschluss: Dipl.-Mathematiker Diplomarbeit an der Universität Hannover in Zusammenarbeit mit Universität St. Gallen, Schweiz mit dem Titel: „Stochastische Optimierung zur Portfolioallokation unter Regime-Switching“. Das Modell findet in der von institutionellen Anlegern und von den Versicherungs-unternehmen der Schweiz verwendeten Software „DEVA“ praktische Anwendung.
- Dr.rer.polFernuniversität in Hagen2015Promotion am Lehrstuhl für Betriebswirtschaftslehre, insb. Quantitative Methoden und Wirtschaftsmathematik (früher Operations Research): "Zukunftsgerichtete Effizienzbewertung mittels der Data Envelopment Analysis"