16.10.2026 aktualisiert
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Applied Data Scientist | Machine Learning | Statistical Modelling
Potsdam, Deutschland
Nur Remote
Doctoral Candidate – Data Science & Machine Learning (TU Berlin / Leibniz Institute ATB, ongoing)Über mich
Python-Entwickler mit Forschungserfahrung in Data Science, Machine Learning und Datenanalyse. Spezialisiert auf Python-Automatisierung, statistische Analysen, Datenvisualisierung und die Entwicklung datengetriebener Lösungen für Unternehmen und Forschung.
Skills
Automatic Data Processing EquipmentData AnalysisPythonMachine Learning
Python Developer | Data Scientist | Machine Learning & Data Automation
Ich bin Python-Entwickler mit einem wissenschaftlichen Hintergrund und praktischer Erfahrung in Datenanalyse, Machine Learning und der Entwicklung datengetriebener Lösungen.
Durch meine Forschungstätigkeiten an der Universität Tabriz sowie im Umfeld des Leibniz-Instituts für Agrartechnik und Bioökonomie (ATB) habe ich Erfahrung in der Verarbeitung komplexer Datensätze, statistischen Auswertungen und der Entwicklung sowie Evaluierung von Machine-Learning-Modellen gesammelt.
Meine Schwerpunkte:
Python-Entwicklung: Datenverarbeitung, Skripting und Automatisierung wiederkehrender Aufgaben
Data Analysis: Datenbereinigung, explorative Datenanalyse und statistische Auswertungen
Machine Learning: Modellentwicklung, Benchmarking, Validierung und Performance-Analyse
Data Visualization: Visualisierung komplexer Daten und Erstellung verständlicher Analyseberichte
Scientific Computing: Experimentelle Datenanalyse, statistische Methoden und reproduzierbare Workflows
Prozessautomatisierung: Optimierung datenbasierter Arbeitsabläufe mit Python
Was Sie von mir erwarten können:
Ich lege großen Wert auf strukturierte Problemlösung, nachvollziehbaren Code, zuverlässige Ergebnisse und eine transparente Kommunikation.
Mein Ziel ist es, Unternehmen und Forschungseinrichtungen dabei zu unterstützen, Daten effizienter zu nutzen, manuelle Prozesse zu reduzieren und fundierte Entscheidungen zu treffen.
Ich freue mich auf spannende Projekte und eine erfolgreiche Zusammenarbeit.
Erfahrung
Berufserfahrung0 - 5 Jahre
Freelancer seit2025
Sprachen
DeutschgutEnglischverhandlungssicherTürkischMuttersprache
Projekthistorie
Built and benchmarked a reproducible ML pipeline in Python across 2,822 model evaluations and 486 operating scenarios, comparing XGBoost, LightGBM, CatBoost and scikit-learn ensembles with cross-validation and Optuna-based tuning. Reduced prediction models using SHAP-based feature analysis while retaining near-full predictive performance. Developed and validated a stacked ensemble on real-world sensor data and stress-tested performance using bootstrap resampling and robustness checks.
Published a structured end-to-end ML workflow covering data validation, model training, cross-validation and model-artefact generation, with a deployable interface using FastAPI, Streamlit and Docker.
Co-developed an open-source Python application that unifies 21 image-analysis methods (OpenCV, scikit-image and image embeddings) in a single interface, making comparative image analysis reproducible without custom coding.