Data-Science-Experte und KI-Stratege

Ich spezialisiere mich auf das Entwerfen und Bereitstellen skalierbarer Machine-Learning-Lösungen für Organisationen, die ihre operative Effizienz und Rentabilität steigern wollen. Meine Expertise reicht von strategischer Beratung bis hin zu praktischen MLOps-Einsätzen, wobei ich moderne ML-Frameworks, Docker und AWS nutze, um automatisierte, cloud-native Pipelines mit messbarem Mehrwert zu liefern.

• Strategieberatung und Anforderungsanalyse.
• Coaching und Weiterbildung von Teammitgliedern.

Technologien: Python, CI/CD, AWS, Docker, SQL, genAI

Entwicklung der Digital-Execution-Strategie

• Führung eines globalen, funktionsübergreifenden Teams mit acht Personen, Implementierung von MLOps Best Practices zur Optimierung der KI-gesteuerten Cloud-Bereitstellung und des operativen Betriebs.

• Entwicklung End-to-End Cloud-basierter ML-Workflows, Ausrichtung der Geschäftsziele an der technischen Strategie zur Verkürzung der Time-to-Market für Digitalisierungsinitiativen.

• Etablierung von Prozessen für eigenverantwortliche Entscheidungen und Förderung agiler Abläufe in der KI-Produktentwicklung.

• Qualifizierung des Teams in Design-Thinking-Methoden, KI-Strategie und qualitativer Nutzerforschung.

• Teamführung und strategische Planung.

• Cloud-native KI-Entwicklung und agile Methoden.

Technologien: Jira, Confluence, Mural, AWS, CI/CD

Digitale Transformation im medizinischen Schreiben

• Durchführung von Prozess-Mapping und qualitativer Analysen zur Definition KI-basierter Anwendungsfälle im Geschäftskontext.

• Steuerung der Einführung generativer KI bei Medical Writern und Durchführung von PoCs zur LLM-gestützten Dokumentenerstellung, -redaktion und -übersetzung.

• Durchführung von Marktscouting und Lieferantenanalyse zur Optimierung von RfP-Prozessen.

• Technische Leitung und funktionsübergreifende Moderation.

• genAI- und Azure Cognitive Services Technologien.

Laientaugliche Dokumentenerstellung mit RAG-System

• Beratung von Data Scientists und Medical Writern im LLM-Prompt-Engineering und in der KI-gestützten Dokumentenstrukturierung zur Beschleunigung der Inhaltserstellung.

• Gemeinsame Bereitstellung eines cloud-nativen Prototyps mit Streamlit zur KI-unterstützten Inhaltserstellung für das Laienprotokoll.

• Technische Leitung und Produktinnovation.

• Implementierung der RAG-Architektur.

Technologien: Python, Llama Index, Azure Cognitive Services, OpenShift, Jenkins

Product Owner der Analytics-Landingpage

• Tätigkeit als Product Owner für ein KI-gesteuertes Analytics-Dashboard, das Empfehlungssysteme und LLM-basierte kognitive Suche für Echtzeiteinblicke integriert.

• Definition der Produktvision, Roadmap und Backlog-Pflege.

• Management von Abhängigkeiten und Abstimmung mit Stakeholdern für unternehmensweite datenbasierte Entscheidungen.

• Produktverantwortung und Stakeholder-Management.

• Deployment von KI-Modellen und cloudbasierte API-Integration.

Technologien: LLMs, Azure Cognitive Services, AWS, Jira, Confluence, Git

Entwicklung bioinformatischer Pipelines für Genome-Assembly-Algorithmen

• Leitung eines funktionsübergreifenden Teams zur Entwicklung bioinformatischer Pipelines auf AWS-Cloud-Services.
• Fokus auf die Erstellung ultraschneller Genome-Assembly-Algorithmen.
• Einsatz von AWS CDK für das Infrastruktur-Management.

Technologien: AWS Batch, AWS IAM, AWS Step Functions, AWS ECS, AWS CodePipeline, Python, Docker

Klinischer Datenkatalog

• Entwicklung von ETL-Prozessen in Python zur Erstellung eines klinischen Datenkatalogs, der historische und interne Daten integriert.
• Implementierung semantischer Suchfunktionen mithilfe fortschrittlicher NLP-Pipelines.

Technologien: Python, Jupyter Notebooks, Docker, SPARQL, SQL, Stardog, PostgreSQL

Interdisziplinärer Hackathon zur Erstellung gamifizierter NLP-Annotationen in einer Web-App

• Leitung eines zweitägigen Hackathons zur Gamifizierung von NLP-Annotationen für biomedizinische Forscher.
• Entwicklung eines Spiels zur Validierung von NLP-Entity-Linking-Modellen.

Konzeption eines maßgeschneiderten Wissensmanagementsystems inklusive PoC

• Durchführung qualitativer Nutzerforschung und Leitung von Design Sprints zur Erstellung fortschrittlicher, NLP-unterstützter Prototypen.

Technologien: Python, TensorFlow, Elasticsearch

Datenaufbereitung und Berichterstellung für hochdimensionale Datensätze

• Zusammenarbeit mit verschiedenen Abteilungen zur Erhebung und Analyse hochdimensionaler Datensätze aus einer Beobachtungsstudie bei Patienten mit hepatozellulärem Karzinom.
• Erstellung interaktiver Berichte für behandelnde Ärzte.

Technologien: Python, DICOM, TensorFlow, Seaborn

Klinische Berichtsstrategie für genetische Variationen

• Erstellung von Berichten zu genetischen Variationen zur Unterstützung onkologischer Entscheidungsprozesse.

Technologien: REST API, Docker

Verwendung von Parallelkoordinaten zur Visualisierung neuronaler Netze

• Entwicklung von Methoden zur Visualisierung von neuronalen Netzwerkarchitekturen, um die Schätzung von Hyperparametern zu unterstützen.

Technologien: TensorFlow