23.06.2026 aktualisiert

BM
100 % verfügbar

Mathematiker, Data Scientist, Bioinformatiker

Freiburg i. Br., Deutschland
Deutschland +7
info: Deutschland, Österreich, Schweiz, Großbritannien, Ungarn, Frankreich, Irland, Luxemburg
Doctor of Philosophy, Department of Statistics, University of Oxford, GB
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Doctor of Philosophy, Department of Statistics, University of Oxford, GB

Profilanlagen

BenceMelykuti_cv.pdf

Über mich

06.2026 Ich bin auf der Suche nach einem Bioinformatik-Projekt für meinen erfahrenen Angestellten.

Skills

Data AnalysisAngewandte MathematikBig DataGoogle BigQueryBioinformatikR (Programmiersprache)Data IntelligenceMathematische WissenschaftenMathematische SoftwareForschungserfahrungenSciPyDatenforschungDatenverarbeitungGeoinformatikMatplotlibDatenanalytikDaten Synthetisieren
Beratung und Implementierung in breitem Spektrum von Bioinformatik über Machine Learning, Statistik, Wahrscheinlichkeitstheorie bis hin zu Datenauswertung. Programmiererfahrung in Python, R.
Data Engineering und DevOps Projekte interessieren mich nicht.

Wenn Sie einen klugen Kopf brauchen, dann sind Sie am richtigen Ort. Ich habe ein Doktorat von einer der weltweit führenden Universitäten und danach acht Jahre Erfahrung in wissenschaftlicher Forschung. Ich bin erster Autor fünf wissenschaftlicher Veröffentlichungen. Die gleiche Exzellenz vertrete ich in meiner selbständigen Arbeit. Ich habe den strengen Auswahlprozess Toptals in Data Science und in künstlicher Intelligenz (KI, artificial intelligence, AI) bestanden, ein US-amerikanischer Personalvermittler, der nur die Top 3% der selbständigen EntwicklerInnen aus der ganzen Welt anbieten will.

Es macht mir Spaß, mein Wissen mit meinen Kunden zu teilen und sie bei ihren Projekten zu begleiten. Meine an zwei Kursen perfektionierte Gabe für interdisziplinäre Kommunikation ist in Vorträgen an internationalen Tagungen, in Gastvorträgen an Universitäten und in einem Data Science Podcast ausgeübt worden.

Ich habe viel Freude und Erfahrung praktische Probleme in lösbare mathematische und rechnerische Modelle umzuwandeln, sei es die Optimierung von Prozessen oder die Auswertung beliebiger Daten.

Ich lerne schnell, ich kann mich in Ihr Problemfeld schnell einarbeiten. Analytisches, abstraktes, systematisches, und laterales Denken, unerwartete Einsichte und Kreativität charakterisieren mich.

Ich habe Erfahrung in Teamleitung und in Projektmanagement sowohl als unabhängiger Entwickler (ich koordinierte die Arbeit zwei Mitarbeitender), als auch als Postdoc und Betreuer zwei Diplomarbeitender. Ich spreche auf drei Sprachen fließend. Ich habe in vier Ländern auf zwei Kontinenten gelebt. Eine ausgeprägte interkulturelle Kompetenz kennzeichnet mich.

  1. Programmiersprachen: Python & Jupyter, SQL
  2. Scientific computing: R, Matlab & Octave, Mathematica, Maple, SciPy und NumPy für Python
  3. Machine learning: Scikit-Learn, Tensorflow (Versionen 1 und 2, auch Keras), XGBoost
  4. Datenverarbeitung: SQL-Erfahrung auf Google BigQuery & PostgreSQL & MySQL, SQLAlchemy, Pandas, Beautiful Soup 4 für Web Scraping
  5. Paralleles Rechnen: PySpark (Apache Spark), Joblib für Python
  6. Geoinformatik: GeoPandas, Shapely, OsGeo (GDAL, OGR), PDAL, Overpass Query Language, QGIS
  7. DevOps Werkzeuge: Docker & Podman, Git, GitHub & GitLab & Bitbucket
  8. Cloud-Umgebungen: Google Cloud Platform, Microsoft Azure
  9. Betriebssysteme: Linux (Fedora, Debian, Ubuntu), Windows
  10. Projektmanagement: Slack, Jira, Confluence, Trello
  11. Grafisches Benutzeroberflächendesign: Tkinter für Python
  12. Bildverarbeitung: OpenCV, Pillow, Matplotlib.PyPlot für Python
  13. Grafik- und Bildbearbeitung: GIMP, Xfig
  14. Videobearbeitung: Flowblade
  15. Sonstiges: LaTeX, HTML, CSS, Typo3, Markdown, Microsoft Office & LibreOffice

Erfahrung

Berufserfahrung5 - 10 Jahre
Freelancer seit2018

Sprachen

DeutschverhandlungssicherEnglischverhandlungssicherUngarischMuttersprache

Projekthistorie

wissenschaftlicher Mitarbeiter (Bioinformatiker)

Universitätsklinikum Freiburg

Öffentlicher Dienst

>10.000 Mitarbeiter

  1. Bioinformatiker der Arbeitsgruppe Extrazelluläre Vesikel von Prof. Irina Nazarenko
  2. Betreuung von allen Datenauswertungen mit Statistik, maschinellem Lernen.
  3. Programmieren in R und Python.
  4. Ich habe eine eigene, quelloffene Software in R für Systemintegration von unterschiedlichen Messgeräten entwickelt und wir haben diese veröffentlicht (PHoNUPS, https://gitlab.com/intoev/phonups/phonups).
  5. Ich koordiniere Projekte mit externen Partnern.
  6. Ich betreue die Website der Arbeitsgruppe mit dem Typo3-Backend.
Technologien: R, Python, Typo3

Lead Data Scientist, Mathematiker, Machine Learning Engineer in Suchmaschinenwerbung

Neural Search Labs GmbH

Marketing, PR und Design

< 10 Mitarbeiter

Maschinelles Lernen, mathematische Modellierung und Optimierung für Suchmaschinenwerbung

Das Adtech-Start-up Neural Search Labs unter der Marke DeepCliq betreut Werbekampagnen für seine Kunden auf Amazon und BOL.com (und früher auf Google Shopping). Sein Ziel ist es, den Umsatz und die Profitabilität der Kunden bei gegebener Werbebudget zu maximieren.
  1. Ich entwickele Backend-Software für die Kommunikation mit der API-Schnittstellen von Amazon und BOL.com: für die Kreation von Werbekampagnen, für das Hochladen von Bids für Werbungen, und für das Herunterladen von Berichten der Kampagnen.
  2. Mit meinem Angestellten betreuen und entwickeln wir dieses System weiter. Er übernimmt Aufgaben der Linux-Systemadministration (Serverkonfiguration, Datenbankenmigration und -konfiguration).
  3. Ich entwickelte eine neue Lösung, Kundenverhalten in Online Shops mithilfe maschinelles Lernens vorherzusagen, um Werbekampagnen auf Google Shopping automatisiert zu optimieren.
Technologien: Python, Pandas, Claude Code, Airflow, Linux, Scikit-learn, XGBoost, Docker

Technical Lead Data Science (anfangs Senior Data Scientist)

DataMilk

Internet und Informationstechnologie

10-50 Mitarbeiter

  1. Aufbau der A/B-Testinfrastruktur: Entwicklung der statistischen Methodik, Implementierung der Pipelines in Python.
  2. Betreuung des Aufbaus der Datenvisualisierung (Dashboards) aufgrund des Outputs der obigen Pipelines.
  3. Durchführung von vielen komplexen Datenanalysen, das Schreiben von Berichten für das Management.
  4. Führung eines kleinen Teams von einem weiteren Data Scientist und einem Data Engineer.

Technologien: Python, Pandas, SQL, Google Cloud Platform, BigQuery, Cloud Datastore, Looker Studio (früher Google Data Studio), Git, Pulumi, Google Workspace, Jira, Confluence, Trello
Organisatorisches: Agile Softwareentwicklung, DevOps-Denken, peer reviews in Softwaredesign und Entwicklung, datenbasierte Entscheidungen

Data Scientist in Geoinformatik und Fernerkundung

Erdbeobachtung EDV-System

Internet und Informationstechnologie

10-50 Mitarbeiter

Ich entwickelte eine neue Methodik um die Schärfe optischer Satellitenaufnahmen zu vergleichen und ich implementierte diesen Algorithmus in Python. Ich habe intelligente Wolken- und Schneeerkennung in meine Software integriert. Zusätzlich habe ich 4000 GB historische Daten auf der Google Cloud Platform ausgewertet. Meine Software verpackte ich in einen Docker-Container.
Technologien: Python, Joblib, Spark/PySpark, OsGeo (GDAL, OGR), Pandas, Overpass Query Language, QGIS, GeoPandas, Shapely, Google Cloud Platform, Docker, Linux

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