06.08.2025 aktualisiert

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Übach-Palenberg, Deutschland
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CV - Natalia Heine

Skills

APIsAgile MethodologieKünstliche IntelligenzAmazon Elastic Compute CloudData AnalysisAtlassian ConfluenceAtlassian JiraBusiness Process Model And NotationBusiness Relationship ManagementCloud ComputingDatenbankenInformation EngineeringDateiData MiningDatenqualitätDatenvisualisierungLinuxDevOpsWeb EntwicklungForecastingSkalierbarkeitPythonPostgreSQLMachine LearningMySQLNode.jsNoSQLNumPyPredictive ModellingScrumTensorFlowStakeholder ManagementLagerverwaltungZeitreihenanalyseTypeScriptUMLData ScienceTailwindPyTorchReact.jsKerasFastAPIpandasGitlab-CiScikit-learnKubernetesDocker
Sie suchen eine erfahrene Data Scientist mit technischem Tiefgang, strategischem Denken und einem Auge für Datenqualität? Natalia Heine ist Ihre Expertin für Machine Learning, Datenanalyse und KI-basierte Lösungen, die echten Mehrwert schaffen. Mit starkem Hintergrund in Data Engineering und modernen ML-Frameworks entwickelt Natalia intelligente, datengestützte Systeme – von der Datenextraktion bis zur produktionsreifen ML-Anwendung. Ob Klassifikation, Vorhersage oder Analyse: Ihre Lösungen sind präzise, skalierbar und verständlich visualisiert. Daten, die wirken: Analyse, Modellierung & Machine Learning Natalia beherrscht die gesamte Pipeline: Sie extrahiert Daten aus APIs, Datenbanken und Dateien, bereinigt und transformiert sie für Analysen, modelliert Geschäftsbeziehungen und identifiziert Datenqualitätsprobleme frühzeitig. Mit Python, Pandas, NumPy und Bibliotheken wie scikit-learn, TensorFlow, Keras und PyTorch trainiert sie Modelle zur Klassifikation, Regression oder Zeitreihenanalyse. Die Speicherung erfolgt effizient über mySQL, PostgreSQL oder NoSQL-Datenbanken – abgestimmt auf Use Case und Performance-Anforderungen. Datenvisualisierungen und Dashboards sorgen für verständliche Insights. KI in der Praxis: Entwicklung datengetriebener Lösungen Ob Vorhersagemodell, automatisierte Datenanalyse oder KI-basierte Anwendung – Natalia entwickelt individuelle Lösungen mit modernem Tech-Stack: FastAPI, React, Node.js, TypeScript und Tailwind CSS. Dabei verknüpft sie Data Science mit Webentwicklung, um ML-Modelle benutzerfreundlich und produktiv einsetzbar zu machen. DevOps, Cloud & agile Prozesse Mit Tools wie GitLab CI/CD, Docker, AWS EC2, EKS (Kubernetes) und Linux bringt Natalia ihre Modelle sicher und skalierbar in Produktion. Sie ist in agilen Teams (Scrum) zu Hause, nutzt Jira, Confluence und verfügt über ausgezeichnete Fähigkeiten im Stakeholder-Management. Auch Low-Code-Plattformen wie n8n, OpenAI API-Integration und UML/BPMN 2.0 gehören zu ihrem Repertoire – für strukturierte, zukunftsfähige Entwicklungen.

Erfahrung

Berufserfahrung5 - 10 Jahre

Sprachen

DeutschMutterspracheEnglischverhandlungssicherRussischMuttersprache

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