Senior Principal Daten- und Analytics-Berater

• Datenstrategie & Beratung: Entwicklung von Daten-Roadmaps und Abstimmung der Analytics-Initiativen auf Geschäftsziele, um den größtmöglichen Nutzen zu erzielen.
• Full-Stack-Analytics-Implementierung: Aufbau skalierbarer Datenpipelines und Machine-Learning-Modelle mit Python, R, SQL und Cloud-Plattformen (AWS, GCP, Azure).
• Bereichsübergreifende Führung: Agieren als zentrale Schnittstelle zwischen technischen Teams und Fachbereichen, um Projekterfolg und eine datengetriebene Kultur sicherzustellen.
• Business Intelligence & Visualisierung: Gestaltung intuitiver Dashboards und Berichte in Tableau, Power BI und Looker, um im gesamten Unternehmen umsetzbare Erkenntnisse zu liefern.
• Predictive Modeling & KI: Entwicklung und Bereitstellung von Modellen für Prognosen, Kundensegmentierung und Empfehlungssysteme, die messbare Geschäftsergebnisse liefern.
• Datenkompetenz & Befähigung: Schulung technischer und nicht-technischer Teams, damit sie Daten in strategische Entscheidungen und langfristigen Wert umsetzen können.

Ich habe ein komplettes Business-Intelligence-System von Grund auf aufgebaut. Dadurch konnte ich internen Stakeholdern und externen Pharma-Kunden Informationen aus medizinischen und Geschäftsdaten bereitstellen. Außerdem habe ich gemeinsam mit dem medizinischen Team wissenschaftliche Artikel mitverfasst, von denen einer im SAGE Journal of Women's Health veröffentlicht wurde.

• Etablierung und Umsetzung unternehmensweiter Standards für Datenreporting im B2C-Bereich.
• Freigabe und Erstellung richtiger KPIs für alle, von C-Level über Product Owner bis hin zu Marketingmanagern.
• Koordination mit App-Entwicklern, Produktteams und Infrastruktur-Teams, um eine einheitliche und vergleichbare Datenstruktur zwischen verschiedenen Produkten sicherzustellen.
• Nutzung von Python, R und pSQL zur Entwicklung einer kompletten Pipeline, die Rohdaten aus einer NoSQL-Datenbank verarbeitet und in KPIs und Machine-Learning-Modelle umwandelt, deren Ergebnisse in Tableau angezeigt werden.
• Automatisierung der Prozesse mit Docker sowie bei Bedarf mit AWS EC2 Linux-Instanzen.
• Vorbereitung und Durchführung von zwei großen Schulungen zu Datenkompetenz und Tableau pro Quartal.

Ich habe ein komplettes Business-Intelligence-System von Grund auf aufgebaut. Dadurch konnte ich internen Stakeholdern und externen Pharma-Kunden Informationen aus medizinischen und Geschäftsdaten bereitstellen. Außerdem habe ich gemeinsam mit dem medizinischen Team wissenschaftliche Artikel mitverfasst, von denen einer im SAGE Journal of Women's Health veröffentlicht wurde.

• Etablierung und Umsetzung unternehmensweiter Standards für Datenreporting im B2C-Bereich.
• Freigabe und Erstellung richtiger KPIs für alle, von C-Level über Product Owner bis hin zu Marketingmanagern.
• Koordination mit App-Entwicklern, Produktteams und Infrastruktur-Teams, um eine einheitliche und vergleichbare Datenstruktur zwischen verschiedenen Produkten sicherzustellen.
• Nutzung von Python, R und pSQL zur Entwicklung einer kompletten Pipeline, die Rohdaten aus einer NoSQL-Datenbank verarbeitet und in KPIs und Machine-Learning-Modelle umwandelt, deren Ergebnisse in Tableau angezeigt werden.
• Automatisierung der Prozesse mit Docker sowie bei Bedarf mit AWS EC2 Linux-Instanzen.
• Vorbereitung und Durchführung von zwei großen Schulungen zu Datenkompetenz und Tableau pro Quartal.

Ich habe als externer Data Scientist direkt für Microsoft gearbeitet, wobei ich statistische Prognosemodelle für Marketing- und Vertriebsmanager betreut und entwickelt habe, darunter unter anderem:

• Vorhersage der Kundenabwanderung: Entwicklung eines Modells, das jeden Kunden einzeln bewertet und vorhersagt, ob er im nächsten Zeitraum verloren geht.
• Gezielte Marketingkampagnen: Ermittlung, welche Kunden sich am besten eignen, um in zukünftigen Kampagnen mit einem bestimmten Produkt angesprochen zu werden.
• Zeitreihenanalyse: Unterstützung der Manager bei der Erkennung von Anomalien und beim Verständnis von Trends und Saisonalität in den Verkaufsdaten.

• BrowserStack genutzt, um Tests der Online-Plattform zu automatisieren, und Anforderungsdokumente erstellt.