Mathew Divine - Data-Science-Experte und KI-Stratege

Recommended expert

Schlangenbad, Deutschland

Erfahrungen

Jan. 2024 - Bis heute

2 Jahren 1 Monate

Hybrid

Data Science Expert and AI Strategist

Freelancer

Erstellte eine API zum Import, zur Bereinigung, Übersetzung und Indexierung von EU-Ausschreibungsdokumenten in Neo4j, wodurch eine hybride Suche mit RAG- und Cypher-Abfragen über ein Streamlit-Dashboard möglich wurde
Setzte die API in AWS Lightsail Container-Services ein, automatisierte CI/CD mit GitHub Actions und sicherte die Stabilität durch pytest Unit- und Integrationstests
Entwarf und entwickelte einen umfassenden Online-Kurs zur Datenanalyse mit ChatGPT für Fachleute und Lernende und erstellte dazu Lehrvideos und interaktive Jupyter-Notebooks
Setzte OBS und professionelle Audioausrüstung ein, um Video- und Audiomaterial in hoher Qualität zu gewährleisten
Leitete ein CRM-Daten-Normalisierungs- und Bereinigungsprojekt, das über ein Sankey-Diagramm visualisiert wurde, um das Kundenverständnis und die Pipeline-Entwicklung zu unterstützen
Implementierte und validierte eine genAI-gesteuerte Web-Crawling-Strategie auf AWS und stellte Datenqualität, Skalierbarkeit und CRM-Datenanreicherung sicher

Aug. 2021 - Dez. 2023

2 Jahren 5 Monaten

Head of Digital Lab (CD&O)

Boehringer-Ingelheim

Führte ein 8-köpfiges, funktionsübergreifendes Team und integrierte MLOps Best Practices, um den KI-gestützten Cloud-Einsatz und den operativen Betrieb zu optimieren
Entwickelte durchgängige, cloudbasierte ML-Workflows und brachte Geschäftsziele und technische Strategie in Einklang, um die Time-to-Market zu verkürzen
Etablierte Prozesse für eigenverantwortliche Entscheidungen und trieb agile Umsetzung in der KI-Produktentwicklung voran
Schulte das Team in Design-Thinking-Methoden, KI-Strategie und qualitativer Nutzerforschung
Erstellte Prozesslandkarten und führte qualitative Analysen durch, um KI-gestützte Anwendungsfälle und automatisierte Dokumentenverarbeitung zu definieren
Leitete PoCs zur LLM-basierten Dokumentenerstellung, Übersetzung und Schwärzung und führte Marktscouting sowie Lieferantenanalysen durch, um RfP-Prozesse zu optimieren
Beriet bei Prompt-Engineering für LLMs, Prompt-Chaining und RAG-Architektur und setzte einen interaktiven, cloudnativen Streamlit-Prototypen um
Agierte als Product Owner für ein KI-gestütztes Analytics-Dashboard, integrierte Empfehlungssysteme und kognitive Suche und definierte Vision, Roadmap und Backlog-Grooming

Jan. 2021 - Mai 2021

5 Monaten

Interim Head of Data Science

BI X GmbH

Betreute und entwickelte ein selbstorganisiertes Team von 9 Data Scientists und sicherte die Qualität der Ergebnisse in allen Projekten
Arbeitete mit der BI X-Führung und den Product Ownern zusammen, um in wöchentlichen Calls Hindernisse zu identifizieren und zu beseitigen
Verantwortlich für Personalplanung bei neuen Initiativen und interne Einstellungen unter Einhaltung von Budget und engen Zeitvorgaben

Jan. 2018 - Juli 2021

3 Jahren 7 Monaten

Senior Data Scientist

BI X GmbH

Leitete die Entwicklung ultraschneller de-novo-Genomassemblierungs-Bioinformatik-Pipelines auf AWS und nutzte AWS CDK zur Orchestrierung von Infrastruktur und Diensten
Entwickelte ETL-Prozesse in Python in der Cloud zur Erstellung eines klinischen Datenkatalogs, der Daten von clinicaltrials.gov und internen Quellen integriert, diese über Ontologien normiert und semantische Suche in einem Knowledge Graph ermöglicht
Leitete ein Hackathon-Projekt zur Gamifizierung von NLP-Annotationen für Entity-Relationship-Modelle in einer Web-App, erstellte Wissensressourcen und führte Data Scientists durch NLP-Pipelines
Konzipierte einen maßgeschneiderten Knowledge-Management-System-Prototyp (PoC), führte qualitative Nutzerforschung mit über 60 Mitarbeitern durch und entwickelte Prototypen mit Open-Source-NLP-Algorithmen für Frage-Antwort-Funktion und Topic Modeling
Erstellte einen Prototyp (PoC) zur Generierung neuer Verbindungen mit SMILES und generativer KI für eine interaktive Lead-Optimierungs-Web-App
Entwickelte eine NGS-Validierungspipeline auf AWS, die Short-Read-Sequenzierung mit Long-Read-Assembly vergleicht und 16 genetische Leads lieferte
Nahm an interdisziplinären Hackathons und Data-Science-Initiativen teil, bei denen generative KI zur Entwicklung medizinischer Moleküle eingesetzt wurde

Apr. 2016 - Dez. 2017

1 Jahr 9 Monaten

Research Scientist, Radiogenomics

Eberhard Karls University Tübingen

Sammelte, aggregierte und analysierte hochdimensionale NGS-, medizinische Bildgebungs- und Genannotationsdaten aus klinischen Studien zum hepatozellulären Karzinom
Erstellte Workflows zur Aufbereitung von NGS-Datensätzen mit mehreren Online-Datenbanken und extrahierte Radiomics-Features, visualisierte diese mit Heatmaps, Clustering und Protein-Interaktionsnetzwerken
Entwickelte und containerisierte Algorithmen zur Erstellung von Berichten über genetische Variationen zur Unterstützung von Therapieentscheidungen von Onkologen
Entwarf erklärbare KI-Visualisierungen mit Parallelkoordinaten für versteckte Schichten neuronaler Netze und beriet bei der Entwicklung interaktiver Web-Apps
Entwarf eine interaktive Transfer-Learning-Web-App für die Erstellung von neuronalen Netzwerkarchitekturen, Training und Hyperparameter-Optimierung
Kartierte molekulare Bildgebungs- und NGS-Daten auf KEGG-Protein-Protein-Interaktionsnetzwerke, um die Dimensionalität zu reduzieren und gestörte Signalwege zu analysieren

März 2010 - März 2016

6 Jahren 1 Monate

Forschungsstipendiat, Onkologie (WSIC)

Eberhard Karls Universität Tübingen

Mitentwickelte eine Gaussian-Mischmodell-Pipeline, um PET- und DW-MRI-Daten für die Segmentierung des Tumormikromilieus zu integrieren, und stellte eine Korrelation zwischen ADC- und 18F-FDG-Werten fest
Initiierte eine unüberwachte multiparametrische MRT-Segmentierungsstudie, die anhand der Histologie für die Quantifizierung von nekrotischem, perinekrotischem und vitalem Gewebe validiert wurde
Untersuchte Spektral-Clusterverfahren zur Bewertung der Tumorheterogenität in dynamischen 18F-FDG-PET-Studien und validierte diese anhand von Simulationen und bestehenden Methoden
Entwickelte Multi-View-Learning-Klassifikatoren zur räumlichen Charakterisierung der intratumoralen Heterogenität mit dynamischem PET und multiparametrischem MRT und zeigte phänotypische Quantifizierung sowie klinische Anwendbarkeit

Zusammenfassung

Ich bin ein erfahrener Data Scientist mit über 15 Jahren Erfahrung in traditionellem Machine Learning und generativer KI im biomedizinischen und Pharma-Bereich. Mit einer soliden Basis in KI-Strategie, Design-Thinking-Moderation und qualitativer Nutzerforschung verstehe ich es, komplexe Datenanalysen in umsetzbare Geschäftserkenntnisse zu übersetzen. Meine Expertise umfasst die Entwicklung und Integration modernster KI-Modelle in Geschäftsstrategien und technische Cloud-Lösungen, um hochwertige Ergebnisse zu sichern. Ich kann nachweislich Teams coachen, Schulungen durchführen und Digitalisierungsinitiativen vorantreiben, die zu erheblichen Kosteneinsparungen und Effizienzsteigerungen führen. Mein Ansatz basiert auf Zusammenarbeit und fördert eine Kultur von Innovation und Wachstum. Ich setze KI gezielt ein, um komplexe Probleme zu lösen und messbare Ergebnisse zu liefern.

Sprachen

Englisch

Muttersprache

Deutsch

Verhandlungssicher

Ausbildung

März 2010 - März 2016

Werner Siemens Imaging Center (WSIC), Eberhard Karls University Tübingen

Doktor in Molekularer Bildgebung, Dr. sc. hum. · Molekulare Bildgebung · Tübingen, Deutschland

Okt. 2007 - Feb. 2010

Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule (RWTH), Aachen

Master in Biomedizintechnik · Biomedizintechnik · Aachen, Deutschland

Sept. 2002 - Mai 2007

Erfahrungen

Data Science Expert and AI Strategist

Freelancer

Head of Digital Lab (CD&O)

Boehringer-Ingelheim

Interim Head of Data Science

BI X GmbH

Senior Data Scientist

BI X GmbH

Research Scientist, Radiogenomics

Eberhard Karls University Tübingen

Forschungsstipendiat, Onkologie (WSIC)

Eberhard Karls Universität Tübingen

Zusammenfassung

Sprachen

Ausbildung

Werner Siemens Imaging Center (WSIC), Eberhard Karls University Tübingen

Doktor in Molekularer Bildgebung, Dr. sc. hum. · Molekulare Bildgebung · Tübingen, Deutschland

Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule (RWTH), Aachen

Master in Biomedizintechnik · Biomedizintechnik · Aachen, Deutschland

Midwestern State University (MWSU)

Bachelor in Physik und Mathematik · Physik und Mathematik · Wichita Falls, Vereinigte Staaten

Zertifikate & Bescheinigungen

Workshop zur kausalen Inferenz

Harvard Medical School

1:1 Management-Coaching

Consulting Impact, Daniel Zacher

Führungskräftefortbildung

Harvard Medical School

Design-Thinking-Moderator-Training

WeAreNeon

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Technischer PMO | Delivery Master | LLM-Experte