Profilbild von Mathias Wilhelm Full Stack Data Scientist & AI Consultant aus Berlin

Mathias Wilhelm

verfügbar

Letztes Update: 02.10.2023

Full Stack Data Scientist & AI Consultant

Abschluss: Dr.-Ing. in Technischer Informatik
Stunden-/Tagessatz: anzeigen
Sprachkenntnisse: deutsch (Muttersprache) | englisch (gut)

Dateianlagen

MathiasWilhelm_DataScientist_Profil-2022-01.docx

Skills

Die Begeisterung für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz begleitet mich schon mein gesamtes Berufsleben und konnte sie in verschiedenen Anwendungsdomänen, wie zum Beispiel Mensch-Maschinen Interaktion, eHealth, IoT, Smart Home, Robotik, Elektromobilität und zivile Sicherheit, einbringen und erweitern.
Durch meine Arbeit in interdisziplinären Teams habe ich Projekte in allen Phasen mittels problemorientierte und nutzerzentrierte Methoden begleitet und weiß somit, dass diese Herangehensweise sowie klare Kommunikation erheblich zum wirtschaftlichen Erfolg von Projekten beitragen. Im Zuge der Projektarbeit lernte ich in verschiedenen Führungspositionen mit unterschiedlichen Arbeitsumgebungen und interkulturellen Teamkonstellationen umzugehen.

Somit kann ich als Full Stack Data Scientist und AI Consultant ein komplettes Leistungsspektrum anbieten, das alle Phasen von digitalen Transformations- und Innovationsprojekten abdeckt. Im Detail biete ich:

- Beratung für Digitale Transformations- und Innovationsprojekte:
  • Entwicklung und Spezifikation von Ideen und Use Cases für Innovationsprojekte mittels Methoden des problemorientierten und nutzerzentrierten Designs (u.a. Design Thinking)
  • Planung und Konzeption von Projekten
  • Machbarkeitsstudien / Prototyping
  • Evaluierung von Projekten
- Data Science und Data Engineering:
  • Daten-, Cluster und Zeitreihenanalyse
  • Echtzeit-Datenstromanalyse
  • Muster- und Anomalieerkennung, Vorhersage, Bilderkennung
  • Signal- und Datenverarbeitung, Feature Engineering, ETL
  • Daten- und Ergebnisvisualisierung
- Softwareentwicklung und Umsetzung von Digitalisierungsprojekten:
  • Entwurf von Softwarearchitekturen und Entwicklung von Algorithmen
  • Softwareentwicklung (Backend und Frontend)
- Projektmanagement und -unterstützung von Innovations- und Data Science Projekten

- Workshops und Schulungen rund um das Thema künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Digitalisierung

Projekthistorie

06/2022 - bis jetzt
Projektleitung & Datenanalyse

  • Analyse und Optimierung der Prozesse
  • Technische Projektleitung
  • Datenanalyse und -auswertung

03/2022 - bis jetzt
Data Scientist & Projektleiter
(Internet und Informationstechnologie)

Aufgaben:
  • Projektleitung, Definition und Priorisierung der Aufgaben
  • Optimierung der Modelle und Algorithmen
  • Unterstützung des Teams bei den aktuellen Problemen

Methoden: Algorithmusentwicklung, Zeitreihenanalyse, Projektleitung

Technologien: Python

01/2023 - 05/2023
Entwicklung eines automatischen Handelsalgorithmus
(Banken und Finanzdienstleistungen)

- Weiterentwicklung eines automatischen Handelsalgorithmus
- Portierung eines bestehenden Handelsroboter von LUA Skript nach MQL5 (MetaTrader 5 (MT5))

02/2022 - 05/2022
Entwicklung und Implementierung eines Trading-Algorithmus
(Banken und Finanzdienstleistungen, < 10 Mitarbeiter)

Aufgaben:
  • Entwicklung und Optimierung eines Algorithmus für den Handel mit Währungen
  • Implementierung und Test des Algorithmus
  • Entwicklung einer Software zum Handel mit Währungen

Methoden: Algorithmusentwicklung, Zeitreihenanalyse

Technologien: Python, Web Sockets, JSON

07/2019 - 12/2020
Projektleiter, Data Scientist und Softwareentwickler
(Internet und Informationstechnologie)

Verbundprojekt mit drei Industriepartnern am DAI-Labor

Thema: Konzeption, Planung, Entwicklung und Evaluierung einer Ring-basierten Interaktion für Augmented Reality (AR) Brillen in Smart Home Umgebungen

Aufgaben:

  • Projektleitung und Unterstützung der Konsortialleitung
  • Nutzerzentrierte Use Case Erstellung und Anforderungsanalyse
  • Erstellung eines Interaktions- und Umsetzungskonzeptes
  • Entwicklung und Evaluation einer Echtzeit-Prozesspipeline zum Detektieren und Erkennen von Fingergesten und Nutzer-Aktivitäten anhand von multivariaten Sensordaten

Methoden: Maschinelles Lernen, Zeitreihenanalyse, Echtzeit-Datenstromanalyse, Signalverarbeitung, nutzerzentrierte Entwicklung, Scrum

Technologien: Python, Keras, Tensorflow, Scikit-learn, ROS, HTML, JavaScript, REST, MQTT, Web Sockets, JSON, XML, Git, MindMap, MockUps, IoT

06/2016 - 06/2020
Projektleiter, Data Scientist und Softwareentwickler

Forschungsprojekt am DAI-Labor

Thema
: Konzeption, Planung, Entwicklung und Evaluierung eines Ring-basierten Interaktionsgerätes für Mehrfingergestenerkennung

Aufgaben:

  • Projektleitung
  • Nutzerzentrierte Use Case Erstellung und Anforderungsanalyse
  • Entwicklung eines Wearables in Form eines Rings, welches mittels elektrischer Felder Fingerbewegungen mehrerer Finger erfassen kann
  • Begleitung der Hardwareentwicklung und Firmware-Entwicklung
  • Entwicklung von Treibern in Java, Python und für Android
  • Erstellung eines Interaktions- und Umsetzungskonzeptes im Kontext von IoT
  • Umsetzung eines Echtzeit-Fingertracking-Algorithmus, der 4 Sensordaten auf die 15 Fingerwinkel der Hand abbildet
  • Entwicklung und Evaluation einer Echtzeit-Prozesspipeline zum Detektieren und Erkennen von Fingergesten und Nutzer-Aktivitäten anhand von multivariaten Sensordaten
  • Umsetzung von diversen Demonstratoren


Methoden: Maschinelles Lernen, Deep Learning, Zeitreihenanalyse, Echtzeit-Datenstromanalyse, Signalverarbeitung, nutzerzentrierte Entwicklung, Scrum

Technologien: Python, Keras, Tensorflow, Scikit-learn, Java, Weka, DL4J, Matlab, C++, Bluetooth, Leap Motion SDK, ROS, REST, Web Sockets, JSON, XML, Git, IoT


11/2019 - 02/2020
Data Scientist
(Öffentlicher Dienst)

Dronenprojekt mit der Polizei Brandenburg

Thema: Entwicklung einer Plattform zur Indoor-Lageerkundung für Spezialeinheiten mit Drohnen

Aufgaben:

  • Entwicklung einer Echtzeit-Prozesspipeline zum Detektieren und Erkennen von Gesten-basierten Steuerungskommandos für autonom operierende Drohnen anhand von multivariaten Sensordaten
  • Entwicklung einer Drohnen-Simulationsumgebung mit ROS

Methoden: Maschinelles Lernen, Zeitreihenanalyse, Echtzeit-Datenstromanalyse, Signalverarbeitung

Technologien: Python, Keras, Tensorflow, ROS


01/2016 - 12/2016
Data Scientist und Softwareentwickler
(Energie, Wasser und Umwelt)

Verbundprojekt mit einem europäischen Industriepartner

Thema: Konzeption und Entwicklung eines visuellen Analysetools zur Aggregation von elektrischen Fahrzeugflotten

Aufgaben:

  • Bewertung der Datenqualität und Anomalie-Erkennung
  • Entwicklung eines Algorithmus zur Bestimmung der Flexibilität von elektrischen Fahrzeugflotten mittels statistischen Methoden
  • Entwicklung von Prognosemodellen
  • Konzeption und Umsetzung eines Web-basierten Dashboards (Backen und Frontend) zur Analyse der Flexibilität von elektrischen Fahrzeugflotten

Methoden: Statistische Verfahren, Zeitreihenanalyse, Prognose, nutzerzentrierte Entwicklung, Scrum

Technologien: Python, Java, Java Spring, MariaDB, HTML, JavaScript, PHP, Docker, Git


11/2015 - 02/2016
Data Scientist
(Automobil und Fahrzeugbau)

Kundenprojekt für einen deutschen Automobilhersteller

Thema: Unüberwachte Clusteranalyse und Erkennung von Fahrsituationen anhand von Motorsensordaten

Aufgaben:

  • Entwicklung eines Algorithmus zur Erkennung von wiederkehrenden Mustern in multivariaten Zeitreihen
  • Clusteranalyse von multivariaten Zeitreihen

Methoden: Maschinelles Lernen, Zeitreihenanalyse, Clusteranalyse

Technologien: Python, Matlab, Git


Reisebereitschaft

Verfügbar in den Ländern Deutschland
Projektort, Projektdauer und Wochenarbeitszeit sind grundsätzlich flexibel, aber ein hoher Remote-Anteil (außerhalb von Berlin) und 4 Tage die Woche sind wünschenswert.

Sonstige Angaben

Durch meine langjährige Arbeit im anwendungsorientierten Forschungsumfeld und meiner bestehenden Tätigkeit als Mitglied im Programmkomitee und Gutachter bei verschiedenen wissenschaftlichen Konferenzen und Journals habe ich die aktuellen Trends und Themen in der internationalen Forschung bezüglich des maschinellen Lernens und dessen Anwendungen stets im Blick.
Profilbild von Mathias Wilhelm Full Stack Data Scientist & AI Consultant aus Berlin Full Stack Data Scientist & AI Consultant
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