Datenwissenschaftler

Mercedes Me ist eine App, die dein Handy mit mehreren Funktionen im Auto verbindet. Eine davon heißt Digitales Fahrtenbuch. Dieses Produkt sammelt Fahrtdaten, wenn ein Kunde sein Auto fährt. Ich bin verantwortlich für die Implementierung analytischer KPIs für dieses Produkt mit Pyspark auf Databricks

Tätig im 360 Customer View und Data Lake Team. Seit Januar 2019 übernahm ich die Verantwortung als Mit-Kundenbetreuer und Leitarchitekt für die Microsoft Azure Plattform und deren Betrieb. Mein Hauptbeitrag war die Implementierung einer End-to-End Data-Science-Architektur für Entwicklung, Tests und Deployment von Machine-Learning-Algorithmen.

• Rolling Forecast ist ein Time-Series-Forecasting-Modell, das von einem Team aus zehn Data Scientists entwickelt wurde. Ich war verantwortlich für die Implementierung und Wartung der Cloud-Infrastruktur, die Dienste wie HDInsight-Cluster mit Spark, Data Lake Store und Automation Accounts umfasste.
• Early Warning Radar: Rolle als IT-Leiter und Unterstützung des Dienstleisters für End-to-End-Entwicklung. Dieses Projekt kombinierte externe und interne Daten, um Marktverhalten mit Machine-Learning-Algorithmen vorherzusagen. Ziel war es, frühzeitig vor einer möglichen wirtschaftlichen Abschwächung zu warnen.

• Organisation eines Hackathons in Stuttgart, an dem Startups aus aller Welt teilnahmen.
• Mitglied der Jury zur Auswahl der Top 3 Startups für eine KI-basierte Aufgabenstellung dieses Hackathons.
• Projektleiter mit dem besten Startup zur Entwicklung einer digitalen Lösung, die Datenqualitätsprobleme in großen Datenbanken mithilfe von KI automatisch erkennt.

Ich schrieb meine Masterarbeit zum Thema „Machine Learning in Data Quality“, inspiriert durch mein vorheriges Praktikum in einem ähnlichen Arbeitsbereich. Technisch arbeitete ich mit R und dem KNIME-Tool. Die Arbeit war sehr erfolgreich und führte zu einem unbefristeten Vertrag bei Daimler Financial Services als IT-Berater.

• Beratung von Kunden bei End-to-End Business-Intelligence-Technologien
• Verkürzung der Durchlaufzeiten für Finanz- und Inventarberichte bei einem Kunden aus der Fertigungsindustrie
• Verfolgung von Beständen und Identifikation von Schwachstellen in der Lieferkette bei einem Kunden aus der Telekommunikationsbranche
• Konzeption und Entwicklung analytischer Lösungen mit Frontends mit QlikView und SQL-Programmierung
• Prüfung von IT-Systemen verschiedener Kunden für Compliance- und Prüfungszwecke durch KPMG-Finanzprüfungsteams