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Renato Dall’armi
Principal-Berater Digitale Transformation
Erfahrungen
Dez. 2024 - Bis heute
1 Jahr 2 MonatePrincipal-Berater Digitale Transformation
TSE
- Der Kunde ist ein US-Unternehmen mit verschiedenen Niederlassungen in Europa und bietet Dienstleistungen für den Pharmasektor an, einschließlich klinischer Studien, Produktion, Vertrieb, Lagerung, Transport, Logistik und Retourenlogistik.
- Begleitete eine digitale Transformation, definierte Strategie und setzte diese operativ um.
- Entwickelte die KI-Strategie in Zusammenarbeit mit dem COO.
- Erstellte die Datenstrategie für den CIO.
- Unterstützte den COO bei der Identifikation von KI-Anwendungsfällen und definierte, wie sich Prozesse von der Governance-Definition bis zur operativen Umsetzung ändern würden.
- Sorgte für die Einhaltung der DSGVO und des EU-KI-Gesetzes (AI Act) sowie der GDP-Vorgaben für pharmazeutische Prozesse.
- Setzte sich für die Definition von Entwicklungsprozessen, Tools und Infrastruktur zum Erstellen und Bereitstellen von KI-Modellen ein.
- Setzte sich für die Definition des Betriebsmodells von KI-Produkten ein.
- Schätzte die Auswirkungen verschiedener KI-Initiativen ab und erstellte Business-Case-Modelle für Machbarkeitsprüfungen.
Sept. 2023 - Dez. 2024
1 Jahr 4 MonatePrincipal-KI-Architekt und Senior Datenwissenschaftler
TSE - IAG
- Setzte sich für die Definition von Entwicklungsprozessen, Tools und Infrastruktur zur Erstellung und Bereitstellung von KI-Modellen ein.
- Setzte sich für die Definition des Betriebsmodells von KI-Produkten ein.
- Analysierte und entwickelte Multi-Cloud-Deployment-Lösungen mit Ray Serve, LangChain und Kubernetes auf AWS, Azure und GCP.
- Entwarf eine Produktionsumgebung zur Bereitstellung mehrerer PyTorch-Modelle mit GenAI- und Agentic-AI-Anwendungen, reproduzierbar auf AWS, Azure und GCP.
- Erstellte zwei Iterationen des Engineer Copilot KI-Systems zur Diagnose von Flugzeugproblemen und Schätzung von Ausfallzeiten.
- Definierte eine Taxonomie von Flugzeug- und Triebwerksfehlern zur Erstellung eines temporalen Knowledge Graphs für einen LLM-Agenten.
- Baute eine Graphdatenbank mit einem feinabgestimmten LLM und LangChain zur Klassifizierung von Wartungsaufzeichnungen für Flugzeuge.
- Feinabgestimmter BERT-Klassifikator in Python und PyTorch mit 20 Mio. Wartungsaufzeichnungen; bereitgestellt auf Hugging Face über drei Cloud-Anbieter.
- Definierte eine RAG-Architektur und Workflows für LLM-Agenten mit LangChain LangGraph für eine Multi-Agenten- und multimodale LLM-Anwendung.
- Verwendete Flask, Streamlit und FastAPI für die Anbindung der Agenten an ERP (SAP) für Ersatzteilverfügbarkeit und Beschaffungsberichte.
- Implementierte Vektordatenbanken für semantische Suche (Azure AI Search, Pinecone, Vertex AI Matching Engine).
- Verwendete ChatGPT-4o auf Azure und AWS sowie Gemini auf GCP.
- Erstellte eine zweistufige GenAI/Agentic-AI-RAG-Architektur zur Ausgabe wahrscheinlicher Ursachen, benötigter Teile, erwarteter Ausfallzeiten und anschließender Inspektionsempfehlungen.
- Entwickelte POCs für multimodale GenAI-Apps, die Fotos und Sprachbeschreibungen zur Abfrage des Engineer Copilot nutzen.
- Verwendete Microsoft Copilot auf Azure für Chatbot-Orchestrierung und Tool-/Agent-Aufrufabläufe.
- Definierte und migrierte Datenarchitektur für ein Analyse-DWH mit Snowflake; konsolidierte Daten von Fluggesellschaften und baute einen Data Lake auf AWS, Azure und GCP.
- Definierte Data Governance und Rollen zusammen mit HR; erstellte Daten-Ingestion-Pipelines.
Aug. 2022 - Nov. 2023
1 Jahr 4 MonatePrincipal-Datenwissenschaftler und Unternehmensarchitekt
Teneo/TSE – Kerzner Dubai
- Definierte den Umfang und den Business Case für Analytics, Business Intelligence und KI-Marketing; leitete die Umsetzung mit einem CWS-Data-Lake und Power BI.
- Erstellte eine Taxonomie für einen Knowledge Graph, generiert von einem LLM auf Basis von Reservierungs- und Browserverlauf, um Kundenverhaltensmodelle für Direkt- und Indirektmarketing zu erstellen.
- Entwickelte Zeitreihenanalysen mit Spark, Pandas und XGBoost.
- Entwarf und kostete die Migration der Infrastruktur- und Anwendungsarchitektur zu AWS und Azure.
- Definierte und leitete die Funktion Enterprise Architecture; beschaffte und führte Sparx Enterprise Architect als Repository ein.
- Prüfte die Übereinstimmung der IT-Strategie mit der Unternehmensstrategie; definierte den Umfang des Digitalisierungsprogramms.
- Definierte Prinzipien für Datenmanagement, Datenlebenszyklus und Data Governance.
Jan. 2022 - Dez. 2022
1 JahrPrincipal-Datenwissenschaftler und Unternehmensarchitekt
TSE Dubai - Daman Health care Abu Dhabi
- Entwarf eine End-to-End-Lösung für digitale Transformationsziele: Verringerung von Betrug bei Arzneimittelverschreibungen und Automatisierung der Anspruchsbearbeitung.
- Führte explorative Datenanalyse zur Qualitätsverbesserung durch und erstellte Python-Datenpipelines.
- Erstellte Modelle zur Medikamentennutzung; fertigte Betrugsberichte über Medikamentenbereitstellung im Vergleich zu Rezepten an; generierte Abgleichs- und Prognoseberichte zur zukünftigen Service-Nutzung.
- Erstellte ein neuronales Netz in PyTorch zur Textklassifikation; wandte NLP-Techniken zur Textaufbereitung an.
- Trainierte ein LLM (BioWordVec) auf pharmazeutischen Produkten; verwendete LLM plus Agenten für Rezeptinterpretation und Dosisschätzung.
- Führte Zeitreihenprognosen für Lieferantenausgaben mit Prophet und Materialbeschaffung mit einem LSTM-Netzwerk in PyTorch durch.
- Definierte Lösungsentwurf und Blockchain-Technologie, die Apothekenmitarbeiter und Ärzte mit Rezepten verknüpft, um automatische Zahlungsfreigaben zu validieren.
- Digitalisierte Dokumentation und Vereinbarungen mit E-Sign und TSE Click-Wrap.
- Modellierte Datenarchitektur für ein Analyse-DWH mit Databricks/Spark; definierte Data Governance zusammen mit HR.
- Entwickelte Anti-Fraud-Maßnahmen: Betrug bei Leistungsansprüchen, zu hohe Verordnungen und wiederholte Verschreibungen; erstellte Abgleichs- und Auszahlungsberichte pro Lieferant.
Jan. 2020 - Dez. 2024
5 JahrenPrincipal-KI-Architekt und Datenwissenschaftler
TSE
- Definierte die Enterprise-Architektur für den Einsatz mehrerer KI-basierter Lösungen.
- Entwickelte Python-Prototypen für komplexe KI-Systeme, die einzelne Modelle zu Pipelines verbinden, darunter: Objektverfolgung in Videos mit Yolo+SORT+OpenPose, Meeting-Zusammenfassung mit pyAudioAnalysis, Whisper, BertSum und OpenAI, sowie Rezeptinterpretation und -autorisierung mit LLM (Llama), LangChain-Agenten und Blockchain.
- Implementierte Vektordatenbanken für semantische Suche (Pinecone, ChromaDB).
- Führte Zeitreihenanalyse und -prognosen mit XGBoost und Prophet durch, um Umsatzprognosen zu erstellen und Lieferantenanforderungen abzuleiten.
Juli 2019 - Dez. 2021
2 Jahren 6 MonateProjektmanager
TSE Dubai - TSEPay-Projekt
- Leitung eines Teams von ca. 20 Vollzeitäquivalenten und Lieferantenbeziehungen für Blockchain-Technologie.
- Erstellung von RFP-Dokumenten und Antworten auf Kundenausschreibungen.
- Integration einer blockchainbasierten zertifizierten Kommunikation für eine Krypto-Wallet im Telekom- und Finanzdienstleistungsbereich mit dem Ziel, Mobile Money 2.0 zu werden.
- Erstellung und Einsatz eines KI-BERT-Modells zur Betrugsvorhersage und -analyse.
- Erstellung von Vertriebs- und Personalleistungsberichten mit Python, PySpark und Pandas.
- Durchführung von Trendanalysen zu künftigen Verkäufen pro Produkt/Region/Filiale mit Python, Prophet, scikit-learn und Ray.
- Implementierung eines KI-basierten Chatbots mit Agenten für Kundenanfragen.
- Definition der Datenarchitektur für ein Analytics-DWH mit AWS Databricks; Bereitstellung von TSEPay in öffentlichen und privaten Clouds.
- Definition der Anwendungsdatenarchitektur für Betrieb und Reporting; Ermöglichung von Zahlungen über TSEPay-Instanzen für internationale Überweisungen.
- Integration mit Bank-as-a-Service- und Payment-Gateway-Anbietern; Ermöglichung der Ausgabe von Wallet-basierten Debitkarten.
März 2017 - Juni 2019
2 Jahren 4 MonatePrincipal
TSE Dubai - Amara Telecommunications Myanmar
- Definition der IT-Strategie und Roadmap für den kommerziellen Start eines 4G-LTE-Anbieters in der APAC-Region.
- Aufbau und Besetzung des Design Authority Board; Definition der Unternehmensarchitektur.
- Definition von Datenmanagement-, Lebenszyklus- und Governance-Prinzipien.
- Planung der landesweiten Einführung von Smart Metern, Integration einer neuen Middleware und eines neuen Abrechnungssystems.
- Definition und Bereitstellung der ITSM-Funktion über Partner (Hitachi, Huawei); Beschaffung und Konfiguration von ITSM-Software.
- Steuerung der Erstellung von Service-Management-Prozessen mithilfe des ITIL-Frameworks.
März 2015 - Feb. 2017
2 JahrenPrincipal
TSE - Ice.net
- Erstellung der IT-Strategie und Roadmap für Ice.net, ein Telekommunikationsunternehmen in Norwegen.
- Entwicklung eines IT-Architekturentwurfs aus BPMN-Prozessen mit Sparx’ Enterprise Architect.
- Steuerung der Implementierung des IT-Stacks und der Migration der Kundenbasis eines übernommenen MVNO.
- Beschaffung und Implementierung eines Online-Charging-Systems für ein konvergentes System.
Mai 2014 - März 2015
11 MonatePrincipal
Liberty Global Group
- Überwachung der technologischen Aspekte einer M&A-Transaktion zur Integration eines übernommenen MVNO in den MVNE-Stack des Unternehmens.
- Mitarbeit an Digital-, BSS- und Video-on-Demand-Projekten für B2C- und B2B-Segmente.
Okt. 2012 - März 2014
1 Jahr 6 MonatePrincipal
Arthur D. Little - MCI Teheran
- Steuerung von strategischem Wandel und Anforderungen als primärer IT-Ansprechpartner, direkt berichtend an den CIO von MCI.
- Definition der IT-Strategie, Roadmap und einer neuen Unternehmensarchitektur; Bewertung der Auswirkungen auf Altsysteme.
- Überwachung der Beschaffung der Infrastruktur für die Einführung von Huaweis Online Charging System.
- Leitung der Gestaltung und Integration eines digitalen Portals mit SOA-Architektur für Digital-TV- und Online-TV-Zugriff für Mobil- und Breitbandnutzer.
Zusammenfassung
Ein Enterprise-Architekt mit Data-Scientist- und KI-Hintergrund, fast 15 Jahren Erfahrung, gesammelt in Großbritannien, der EU, Afrika, dem Nahen Osten, Asien-Pazifik und Australien. Die Kernkompetenzen umfassen Definition der Unternehmensarchitektur, Data Science, Künstliche Intelligenz mit Einsatz von LLM für Generative KI, Erstellung von neuronalen Netzen für Klassifizierungsmodelle oder Video- und Textklassifikation, Zeitreihenanalyse, alles entwickelt mit Python.
In der Regel angefragt, Team- und Lösungsleitung sowie Know-how bereitzustellen, die Wechselbeziehungen der vier Architekturen – Business, Data, Infrastruktur, Anwendung – zu beherrschen, auf die sich komplexe Organisationen stützen, um ihre Geschäftsstrategie umzusetzen, und je nach Situation mit fachlichen oder technischen Stakeholdern, Domänenverantwortlichen oder Lenkungsausschüssen zusammenzuarbeiten.
Fähigkeiten
- Künstliche Intelligenz: Experte In Der Definition Von Ki-lösungen, Basierend Auf Generativer Ki, Agentischer Ki, Mathematischer Modellierung, Zeitreihenanalyse Und -Prognosen, Sowie Definition Und Entwicklung Von Neuronalen Netzwerken.
- Definition Von Unternehmenslösungen: Durchführung Der Erhebung Von Geschäftsanforderungen Oder Problemen Bei Leitenden Stakeholdern, Formulierung Einer Umsetzbaren Anforderung Und Definition Eines Lösungsentwurfs In Sachen Prozesse, Governance, Anwendungen Und Infrastruktur.
- Datenmanagement: Definition Von Datenmodell, Datenlebenszyklus, Data Governance Und Grundsätzen Des Datenmanagements.
- Führung Bei Großangelegten Rollouts: Leitung Von Deployment-projekten, Sicherstellung Der Richtigen Governance Und Ausrichtung Auf Die Ziele Des Kunden Von Der Konzeption Bis Zum Abschluss.
- Technische Umsetzung & Systemintegration: Überwachung Der Definition Von It-lösungsentwürfen, Deren Umsetzung Und Integration In Die Bestehende Infrastruktur.
- Programmierung: Python, Sql
- Multiprocessing/verteilte Frameworks: Ray Für Verteilte Analysen Und Simulationen Auf Ray-clustern; Pytorch Lightning Für Verteiltes Multiprocessing Bei Der Entwicklung Von Neuronalen Netzen Mit Pytorch.
- Versionskontrolle: Git, Github
- Data Warehouse: Databricks, Pyspark Auf Databricks Für Entwicklung Von Dwh, Ki-berichten Und Modellen Auf Aws Und Azure
- Datenbanken: Oracle, Microsoft Sql Server, Postgresql, Mysql, Mongodb
- Reporting: Power Bi, Tableau, Excel
- Etl: Hitachi Pentaho, Airflow
- Cloud: Aws (Amazon Web Services), Azure, Google Cloud
- Scripting: Bash
- Grafikbibliotheken: Matplotlib, Seaborn
- Tools: Vscode, Jupyter Notebooks, Anaconda, Colab, Mlflow, Langchain, Pytorch Lightning
- Zeitreihenprognosen Auf Basis Von Ki/ml: Metas Prophet, Xgboost (Verteilt Auf Mehreren Servern Mit Ray)
- Entwicklung Neuronaler Netze Mit Pytorch Für Regressions- Und Klassifikationsmodelle, Computer Vision Mit Torchvision, Torchtext; Entwicklung Und Feinabstimmung Von Ann/rnn/lstm-modulen
- Nlp: Korpusbereinigung, Korpus-tokenisierung, Spacy, Nltk, Korpus-digitalisierung, One-hot-encoding, Tf-idf, Word2vec, Hybride Embeddings
- Data Science: Modin Auf Ray-clustern, Pandas, Scikit-learn, Numpy, Polars, Pyspark, Langchain, Tensorflow/keras
- Generative Ki: Llm-apis, Fine-tuning, Prompt Engineering; Llm-typen: Openai (Azure Openai Oder Standalone Openai), Dall·e, Llama, Gemini; Rag-architekturen, Knowledge Graphs, Graphdb-embeddings, Embedding-modelle; Graphdb-basierte Embeddings Und Hybride Suchverfahren; Semantische, Schlüsselwortbasierte Und Hybride Suchen Für Rag-architekturen; Anwendungsentwicklung Mit Langchain; Langchain Hugging Face Api, Langchain Groq Api
- Vektordatenbanken: Azure Ai Search (Ehemals Azure Cognitive Search), Vertex Ai Matching Engine, Chromadb, Pinecone, Faiss, Milvus
Sprachen
Italienisch
MutterspracheEnglisch
VerhandlungssicherSpanisch
VerhandlungssicherAusbildung
Masterabschluss in Statistik und Wirtschaftswissenschaften · Statistik und Wirtschaftswissenschaften
Zertifikate & Bescheinigungen
TOGAF
Profil
Erstellt
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Frequently asked questions
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Wo ist Renato ansässig?
Renato ist in Argentona, Spanien ansässig.
Welche Sprachen spricht Renato?
Renato spricht folgende Sprachen: Italienisch (Muttersprache), Englisch (Verhandlungssicher), Spanisch (Verhandlungssicher).
Wie viele Jahre Erfahrung hat Renato?
Renato hat mindestens 13 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Renato in mindestens 6 verschiedenen Rollen und für 9 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 1 Jahr und 3 Monate. Beachten Sie, dass Renato möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.
Für welche Rollen wäre Renato am besten geeignet?
Basierend auf der jüngsten Erfahrung wäre Renato gut geeignet für Rollen wie: Principal-Berater Digitale Transformation, Principal-KI-Architekt und Senior Datenwissenschaftler, Principal-Datenwissenschaftler und Unternehmensarchitekt.
Was ist das neueste Projekt von Renato?
Die neueste Position von Renato ist Principal-Berater Digitale Transformation bei TSE.
Für welche Unternehmen hat Renato in den letzten Jahren gearbeitet?
In den letzten Jahren hat Renato für TSE, TSE - IAG, Teneo/TSE – Kerzner Dubai, TSE Dubai - Daman Health care Abu Dhabi und TSE Dubai - TSEPay-Projekt gearbeitet.
In welchen Industrien hat Renato die meiste Erfahrung?
Renato hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Telekommunikation, Informationstechnologie (IT) und Bank- und Finanzwesen. Renato hat auch etwas Erfahrung in Luft- und Raumfahrt und Verteidigung, Professionelle Dienstleistungen und Tourismus und Gastgewerbe.
In welchen Bereichen hat Renato die meiste Erfahrung?
Renato hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Informationstechnologie (IT), Strategie und Planung und Business Intelligence. Renato hat auch etwas Erfahrung in Lieferkettenmanagement, Betrieb und Beschaffung und Einkauf.
In welchen Industrien hat Renato kürzlich gearbeitet?
Renato hat kürzlich in Industrien wie Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen und Telekommunikation gearbeitet.
In welchen Bereichen hat Renato kürzlich gearbeitet?
Renato hat kürzlich in Bereichen wie Business Intelligence, Informationstechnologie (IT) und Lieferkettenmanagement gearbeitet.
Was ist die Ausbildung von Renato?
Renato hat einen Master in Statistik und Wirtschaftswissenschaften.
Ist Renato zertifiziert?
Renato hat 1 Zertifikat: TOGAF.
Wie ist die Verfügbarkeit von Renato?
Renato ist sofort vollzeit verfügbar für passende Projekte.
Wie hoch ist der Stundensatz von Renato?
Der Stundensatz von Renato hängt von den spezifischen Projektanforderungen ab. Bitte verwenden Sie die Meet-Schaltfläche im Profil, um ein Meeting zu planen und die Details zu besprechen.
Wie kann man Renato beauftragen?
Um Renato zu beauftragen, klicken Sie auf die Meet-Schaltfläche im Profil, um ein Meeting anzufragen und Ihre Projektanforderungen zu besprechen.
Durchschnittlicher Tagessatz für ähnliche Positionen
Die Tagessätze basieren auf aktuellen Projekten und enthalten keine FRATCH-Marge.
1000
750
500
250
⌀ Markt: 750-910 €
⌀ Markt: 750-910 €
Die angegebenen Tagessätze entsprechen der typischen Marktspanne für Freiberufler in dieser Position, basierend auf aktuellen Projekten auf unserer Plattform.
Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
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