Philipp Block verfügbar

Philipp Block

Senior Data Scientist | Machine Learning | Big Data

verfügbar
Profilbild von Philipp Block Senior Data Scientist | Machine Learning | Big Data aus Berlin
  • 12101 Berlin Freelancer in
  • Abschluss: Mathematik / Informatik (Diplom)
  • Stunden-/Tagessatz: nicht angegeben
  • Sprachkenntnisse: deutsch (Muttersprache) | englisch (verhandlungssicher)
  • Letztes Update: 09.11.2019
SCHLAGWORTE
PROFILBILD
Profilbild von Philipp Block Senior Data Scientist | Machine Learning | Big Data aus Berlin
SKILLS
Machine Learning / Deep Learning / Statistik
  • Scikit-learn
  • Keras
  • Pandas
  • Numpy
  • Matplotlib
  • Fundierte Statistikkenntnisse, multivariate Analyse
Programmiersprachen / Frameworks
  • Python
  • C++
  • JavaScript
    • Node.js
    • React
  • Visual Basic for Applications (VBA)
Big Data / Datenbanken / DevOps
  • Apache Spark (PySpark)
  • PostgreSQL
  • MongoDB
  • Docker
  • Kubernetes 
Management und Kommunikation
  • Abteilungsleitung (8 Mitarbeiter)
  • Kommunikation und Stakeholder-Management auf C-Level
  • Projektmanagement
  • Projektportfoliomanagement
  • Prozessoptimierung
  • Trainingskonzepte und Schulungen
REFERENZEN
Implementierung Fuzzy Matching Algorithmus für Datenintegration
Endkunde: Mittelstand (>1000 Mitarbeiter)
Technologien: Apache Spark (PySpark), Python, Pandas, Numpy, Cython, C++

Entwicklung eines Algorithmus für "Fuzzy Matching" von Datenbanken. Verbesserung der Trefferquote der bestehenden Methodik um 50%. Signifikante Laufzeitoptimierung durch Entwicklung einer eigenen C++-Bibliothek für die Multiplikation dünn besetzter Matrizen im Vergleich von Textfeldern (https://github.com/Fintu/fast_mmult_thresh). Resultierende Verarbeitungsgeschwindigkeit von 2 Mrd. Abgleichen je Minute und Node.
Entwicklung Lead Scoring Engine
Endkunde: Telekommunikationsunternehmen
Technologien: Scikit-learn, Pandas, Numpy, Python

Aufbau einer Lead Scoring Engine, die auf Basis von Bestandskundendaten Abschlusswahrscheinlichkeit und zu erwartenden Umsatz für Leads vorhersagt. Top 1000 Leads mit 20% höherer Abschlusswahrscheinlichkeit als Durchschnitt. Umsatzvorhersage bis auf 6% des Preisspektrums genau.
Aufbau Pricing-Engine
Endkunde: B2C Startup
Technologien: Scikit-learn, Pandas, Numpy, Python, Node.js, Puppeteer, MongoDB

Webscraping von Marktpreisen und Entwicklung einer Pricing-Engine zur Vorhersage des Marktpreises für eine Produktgruppe, basierend auf Produkteigenschaften. Hinzunahme weiterer externer Datenquellen wie OpenStreetMaps. Preisvorhersage bis auf 24% genau.
Entwicklung maßgeschneiderter Clustering-Algorithmus
Endkunde: anonymisiert
Technologien: Python, Pandas, Numpy, NetworkX

Clustering von Vertriebspotenzialen nach kundenspezifischen Kriterien. Entwicklung eines maßgeschneiderten Algorithmus in Python/Numpy unter Nutzung von Konzepten aus der Graphentheorie. Erhöhung der potenziellen Profitabilität der Vertriebsaktivitäten um mehr als 100%.
 
Aufbau einer Datenpipeline und eines Datenfrontends
Endkunde: Unterorganisation der Vereinten Nationen (NGO)
Technologien: R, Microsoft Excel

Aufbau einer Datenpipeline zur Analyse und Transformation von Klimawandeldaten. Implementierung eines Datenfrontends in Microsoft Excel, um die Resultate der Datenpipeline auch in Gebieten ohne Internetanschluss verfügbar zu machen.
 
Konzeption und Leitung Statistik-Trainingsprogramm für EMEA-Region
Unternehmen: A.T. Kearney
Technologien: SPSS, SmartPLS, Microsoft Excel

Konzeption und Durchführung des A.T. Kearney Statistik-Traningsprogramms für Europe, Middle East and Africa (EMEA). Inhalte des Trainings: Statistik-Grundlagen, statische Verteilungen, Stichprobengröße, Regression, Clustering-Verfahren, Dimensionsreduktion durch Principal Component Analysis, Varianzanalyse (ANOVA), PLS-Pfadmodellierung, Visualisierung mit Multidimensionaler Skalierung. Leitung und Koordination eines Teams aus fünf Trainern.
 
Projektmanagement, Projektportfoliomanagement, Prozessoptimierung
Unternehmen: 1&1 Versatel

Als Abteilungsleiter verantwortlich für unternehmensweites Projektmanagement, Projektportfoliomanagement und Prozessoptimierung. Leitung unternehmensweiter Transformationsprojekte, Einführung einer agilen Projektportfoliomanagement-Methodik und Aufbau eines Prozessoptimierungsteams. Führungsverantwortung für acht Mitarbeiter und direkte Berichtslinie an den CEO.
 
Weitere Informationen:
https://www.fintu.ai
https://www.linkedin.com/in/philipp-bodewig/

 
Persönliche Referenzen auf Anfrage.
ZEITLICHE UND RÄUMLICHE VERFÜGBARKEIT
Deutschlandweit
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