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Skills
- Als erfahrener Data Scientist/Data Engineer generiere ich Mehrwert durch die Entwicklung und Implementierung effizienter Data Science-Lösungen, die Ihre produktiven Prozesse optimieren. Meine Expertise umfasst die gesamte Bandbreite von Business-Analyse, Data Engineering und Daten-Aufbereitung über Architektur und Modellentwicklung bis hin zum Deployment und Monitoring.
- Ich bin spezialisiert auf Supervised Learning mit Python und wende agile Methoden für ein effizientes Projektmanagement an.
- Entwicklung und Implementierung eines neuronalen Netzes zur Automatisierung der Zuweisung von 70% der eingehenden Kommunikation mittels Natural Language Processing (NLP). Dieses System entspricht einer Arbeitsentlastung von zwei Vollzeitmitarbeitern.
- Konzeption einer präzisen Klassifikation von Schadenmeldungen mittels Boosted Decision Trees, die mit einer Genauigkeit von 99% die drei wahrscheinlichsten Schadenursachen identifiziert. Diese Genauigkeit ist entscheidend für die Tarifkalkulation in der Versicherungsbranche.
- Pionierarbeit bei der Einführung Künstlicher Intelligenz in einem über 200 Jahre alten Versicherungskonzern: Durchführung von Präsentationen vor dem Vorstand, Leitung von Workshops über KI für Führungskräfte und Steuerung sowie Implementierung von Pilotprojekten.
- Umfangreiche internationale Erfahrung mit erfolgreichen Projekten in den USA, Singapur, Taiwan und Portugal.
Methoden
- Supervised Machine Learning
- Unsupervised Machine Learning
- Deep Learning
- Natural Language Processing (NLP)
- Data Engineering
- Data Analytics
- Solutions Architect
- Business Analysis
- SCRUM
- Design Thinking
Programmiersprachen
- Python
- SAS
- Java
- SQL
- R
Data Science Bibliotheken
- Pandas
- NumPy
- Scikit-learn
- PyTorch
- TensorFlow
Software Engineering
- PyCharm
- PyTest
- Jupyter Notebook
- Git / SVN
- Unix CLI, bash
- Docker
- Flask
Cloud
- Sagemaker
- AWS
Robotic Process Automation
- Selenium
- UiPath
- [Name auf Nachfrage], Bereichsleiter Digitalisierung und Datenmanagement (Gothaer)
- „Herr R. verfügt über ein ausgezeichnetes und auch in Randbereichen sehr tiefgehendes Fachwissen [...] Besonders hervorzuheben sind seine sehr guten IT-Kenntnisse, insbesondere seine große Erfahrung im Erarbeiten von Problemlösungen und deren Implementierung […] Auch für schwierige Problemstellungen fand er sehr effektive Lösungen, die er erfolgreich in die Praxis umsetzte“
- [Name auf Nachfrage], Personalentwicklung (Gothaer)
- „M. R. ist ein äußerst engagierter Mitarbeiter, der besonders durch seine hohe Professionalität, Fachkompetenz und wertschätzende Art überzeugt“
- [Name auf Nachfrage] Bereichsleiter (Gothaer Systems)
- „Kooperation und Teamorientierung prägten das Verhalten von Herrn R. . Er war stets kommunikativ, verantwortungsbewusst und konnte sich auch gegen Wiederstände zum Wohle des Projektes durchsetzen.“
Projekthistorie
Technologien: PySpark, AWS Glue, Python, ALS, LightFM, LightGBM
• Doing ad-hoc analysis / visualization and presenting results
• Engineering features, building, and optimizing estimators using (advanced) machine learning techniques
• Definition of target functions and constraints to solve algorithmic and/or stochastic optimization problems
• Engineering training and inference pipelines on AWS using Metaflow & MLFlow
• Creating and Testing Docker Containers
Entwicklung einer Regression um die Marktanteile von Spielfilmen für TV Sender vorherzusagen. Alle Schritte von der Datenaufbereitung, über das Training vom Model zur Evaluierung und dem Monitoring wurden modular in AWS entwickelt und mit einer Sagemaker Pipeline orchestriert.Entwicklung einer Regression um die Marktanteile von Spielfilmen für TV Sender vorherzusagen. Alle Schritte von der Datenaufbereitung, über das Training vom Model zur Evaluierung und dem Monitoring wurden modular in AWS entwickelt und mit einer Sagemaker Pipeline orchestriert.
Aufbereitung, Analyse und Nutzbarmachung von über 600.000 Risikoberichten. Einsatz von NLP und Data Mining um Informationen zu extrahieren und mit anderen Systemen zu verknüpfen. Bereitstellung eines User Interfaces zum Zugriff auf die Daten für Fachexperten.
Architektur und Entwicklung der Schnittstelle zwischen einer Künstlichen Intelligenz zur Planung von OPs und dem Krankenhausinformationssystem inkl. dem notwendigen Management Service und Message Broker.
Architektur einer Advanced Analytics Umgebung für das Medizin Controlling. Pilothafte Migration bestehender Berichte und Entwicklung neuer Berichte und Modelle. Pilothafte Automatisierung von Geschäftsprozessen in einem Krankenhausinformationssystem
Erarbeitung einer serverless Architektur um gesuchte Profile von Onlineportalen zu scrapen, die Daten aufzubereiten und einem Modell zur Vorhersage von Projekten bereitzustellen.
Architektur einer Produktionsplattform für KI um Modellentwicklung, Produktivsetzung und Wartung zu standardisieren. Es wurde eine Architektur für die Cloud und eine On-Premises Lösung entwickelt.
Entwicklung einer Textklassifikation mit NLP um eingehende E-Mails zum korrekten Empfänger zu leiten. Integration des Machine Learning Modells in die produktive Entwicklungsumgebung als Webservice mit Hilfe einer Containerumgebung.
Zusammenarbeit mit IT Architektur, Konzerndatenschutz und externen Experten.
Entwicklung zweier Voicebots mit virtuellen Assistenten um Kundenanrufe zu automatisieren. Es wurden mehrere Anbieter ausprobiert. Anbindung der Bots an einen Voice over IP Anbieter.