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Willkommen auf dem Freelancer-Profil von Tomas !

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Tomas Yanez Data Scientist & Machine Learning EngineerTY

Tomas Yanez

Data Scientist & Machine Learning Engineer
  • Unverbindlicher Tarif
    800 € /Tag
  • Berufserfahrung3-7 Jahre
  • Antwortrate100 %
  • Antwortzeit1h
Das Projekt startet erst, wenn Sie das Angebot von Tomas annehmen
Standort und Mobilität
Standort
Halle (Saale), Deutschland
Ist bereit bei Ihnen im Büro zu arbeiten, in
  • Halle (Saale) und Umkreis (bis zu 50 km)
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Agatha Frydrych

Backend Java Software Engineer

Baptiste Duhen

Fullstack developer

Amed Hamou

Senior Lead Developer

Audrey Champion

Web developer

Fähigkeiten
Top-Fähigkeiten
Python (Programming Language)
Data science
Machine learning
artificial intelligence
Data analysis
Zusätzliche Fähigkeiten (18)
Feature Engineering
Deep Learning
Modell-Optimierung
Prädiktive Modellierung
Modellschulung & -bewertung
Branchenkenntnisse
Tomas in wenigen Worten
Data Scientist & Machine Learning Engineer | Innovativ, Lösungsorientiert, Effizient

Mit über 5 Jahren Erfahrung in der Entwicklung fortschrittlicher KI- und Machine-Learning-Lösungen habe ich Projekte geleitet, die Umsätze von über 4 Millionen Euro generierten und die betriebliche Effizienz nachhaltig steigerten. Meine Expertise umfasst Python, ein breites Spektrum an ML-Frameworks sowie cloudbasierte KI-Lösungen, die strategische Entscheidungen und Prozessautomatisierungen maßgeblich unterstützt haben.

Ich habe eine Data-Science-Abteilung von Grund auf aufgebaut, funktionsübergreifende Teams geführt und skalierbare Lösungen implementiert, die wöchentlich über 15 Stunden manueller Arbeit einsparten. Meine Projekte setzten neue Standards für Effizienz und Innovation und erzielten messbare Erfolge auf europäischen und amerikanischen Märkten.
Projekt- und Berufserfahrung
  • Ravago
    Lead Data Scientist
    Januar 2022 - Juli 2024 (2 Jahre und 6 Monate)
    Arendonk, AN, Belgium
    • Gründete und etablierte die Data-Science-Abteilung und führte eine enge Zusammenarbeit mit der IT zur Erstellung von Richtlinien für den Datenabruf; initiierte und implementierte ein Cloud-basiertes Datenlabor in der Azure Machine Learning Umgebung zur Förderung der Entwicklung, des Tests und der Bereitstellung von KI-Pipelines.
    • Analysierte und optimierte Prozesse quer durch die Geschäftsbereiche von Ravago zur Identifikation und Leitung von End-to End-Datenprojekten; steuerte interdisziplinäre Teams zur Entwicklung und Implementierung von automatisierten, machine learning-gestützten Lösungen.
    • Führte interdisziplinäre Teams zur Kreation automatisierter Machine-Learning-Anwendungen, die eine Steigerung der Cashflow-Prognosegenauigkeit in europäischen und amerikanischen Geschäftsbereichen um bis zu 78 % erreichten.
    • Entwickelte ein zu 85 % genaues Klassifizierungsmodell für die frühzeitige Erkennung von Kreditausfällen sowie ein Modell zur Vorhersage von Zahlungsverzögerungen, was zu einer Reduktion von mehr als 15 Stunden manueller Arbeit pro Woche führte.
    • Leitete die Entwicklung eines prädiktiven Modells zur Schätzung der abgeschlossenen Verkaufsmengen der Hauptvertriebskanäle mit einer Präzision von 86 %, wodurch entscheidende Einblicke für globale Marktstrategien gewonnen wurden.
  • RP Compounds GmbH
    Business Process Analyst and Developer
    Januar 2020 - Januar 2021 (1 Jahr)
    Schkopau, ST, Germany
    • Implementierte ein automatisiertes System zur Produktionsbilanzierung, das in das Lagerverwaltungssystem integriert wurde und zu jährlichen Materialhandhabungseinsparungen von 300.000 Euro führte.
    • Automatisierte das end-to-end Berichtswesen für Echtzeit-Energiedaten, was zu jährlichen Einnahmen von 600.000 Euro aus Energieoptimierungsmaßnahmen in Übereinstimmung mit ISO 50001 Standards führte und den manuellen Arbeitsaufwand um mehr als 10 Stunden monatlich verringerte.
    • Verwaltete und wartete monatliche KPIs und Power BI Dashboards zur Kontrolle von Investitionskosten für das europäische Management und die C-Level-Exekutive bei Ravago.
  • RP Compounds GmbH
    Jr. Project Manager
    Januar 2019 - Januar 2020 (1 Jahr)
    Schkopau, ST, Germany
    • Entwickelte Heuristiken zur Lageroptimierung, die zu einer Reduktion von Überschussbeständen (Fat-Stock) um 60% und der Generierung von Einnahmen über 1 Million Euro beitrugen.
    • Führte die Implementierung eines Computerized Maintenance Management Systems (CMMS) in europäischen Werken durch, was zu Einsparungen von 2,5 Millionen Euro durch präventive Wartungsmaßnahmen führte.
Externe Empfehlungen
Ausbildung und Abschlüsse
  • B. Sc. Wirtschaftswissenschaften und Psychologie
    Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg
    2018
    B. Sc. Wirtschaftswissenschaften und Psychologie