Profilbild von DrMarcAndr Filz Machine Learning & Data Scientist | Business Intelligence aus Braunschweig

Dr. Marc-André Filz

verfügbar

Letztes Update: 06.11.2023

Machine Learning & Data Scientist | Business Intelligence

Abschluss: nicht angegeben
Stunden-/Tagessatz: anzeigen
Sprachkenntnisse: deutsch (Muttersprache) | englisch (verhandlungssicher) | französisch (Grundkenntnisse)

Dateianlagen

Filz-Marc-Andre-Portfolio-red_211023.pdf
CV-Filz-Marc-Andre_211023.pdf

Skills

Skills:
  • Processing of diverse data sources
  • Optimization and analytics of high dimensional non-linear data
  • Modeling of machine learning models
  • Data Mining, Data Preprocessing, Feature Engineering
  • Feature extraction/creation
  • Clustering algorithms
  • Classification algorithms
  • Model and data monitoring to evaluate machine learning model forecast performance
  • Development of interactive dashboards for the visualization of project results
  • Git/versioning
     
  • Working and communication experience in a cross-industrial environment
  • Working in a research environment
  • Product management
  • (Agile) project management skills
  • Presentation, visualization, and documentation of complex tasks

Tools:
Data Engineering:
  • SQL
  • MongoDB
  • PostgreSQL
  • AWS
  • Docker
  • SAP DWC
  • SAP SAC
Machine Learning & Data Science:
  • Python
  • Pandas 
  • Scikit-Learn
  • Matplotlib
  • PyTorch
  • Plotly
  • Streamlit
  • KNIME
  • Tableau
  • PowerBI
Generell/ Project Management:
  • Gitlab
  • Asana
  • Confluence
  • Teams
  • Slack

Projekthistorie

10/2021 - bis jetzt
Root Cause Analyse zur Reduzierung von Fehlern in der Fahrzeug-Lackiererei
(Automobil und Fahrzeugbau, >10.000 Mitarbeiter)

  • Durchführung von Workshops zur Definition der Anforderungen
  • Entwicklung von Architekturen und ETL-Pipelines
  • Datenmanagement und Erfassung von mehreren tausend Sensordaten pro Fahrzeug, einschließlich Temperaturen, Luftfeuchtigkeit, Luftstrom, Energieverbrauch, Prozessparameter und ERP-Informationen
  • Aufbau einer Datenpipeline zum Tracking & Tracing von Fahrzeugen entlang der Prozesskette
  • Erstellung von Modellen zur Ermittlung der Hauptursachen von Lackierfehlern
  • Unterstützung von Prozessexperten mit wertvollen Einblicken in die Daten

03/2019 - 07/2022
Entwicklung einer Analytics-Platform für Industrie 4.0 Anwendungen
(Industrie und Maschinenbau, >10.000 Mitarbeiter)

  • Analyse der Anforderungen von unterschiedlichen Stakeholdern (Unternehmen, Nutzer, ...)
  • Entwicklung eines Data Warehouse zur Erfassung und Verwaltung von Daten aus verschiedenen Quellen und Speicherung in einer zentralen Datenbank
  • Ermöglichung von ETL-Prozessen für verschiedene Anwendungen
  • Entwicklung von unüberwachten maschinellen Lernmodellen zur Identifizierung verschiedener Produktgruppen entlang der Wertschöpfungskette zur Optimierung der Produktion und des Fabriksystems (z.B. Logistik)
  • Entwicklung von gruppenspezifischen Prognosemodellen zur Vorhersage von Anomalien oder Defekten zur proaktiven Anpassung des Fabriksystems und der Wertschöpfungskette
  • Entwicklung eines webbasierten Entscheidungshilfe-Tools für verschiedene Interessengruppen
  • Validierung der Modelle und Vorbereitung der Implementierung im Serienbetrieb
  • Ökonomische und ökologische Bewertung von Verbesserungspotenzialen und Kommunikation an das Top-Management
  • Arbeit in agilen internationalen Teams

05/2019 - 08/2021
Risikobewertung und Prognosemodell zur Verbesserung von Geschäfts- und Vertriebsprozessen
(>10.000 Mitarbeiter)

  • Erfassung und Vorverarbeitung von Daten aus verschiedenen Quellen
  • Definition der Anforderungen an ein Vorhersagemodell
  • Aufbau einer Deep-Learning-Pipeline zur Vorhersage verschiedener Risikofaktoren (z. B. Schäden oder Ausfälle) auf mehreren Ebenen
  • Ermöglichung der Integration von menschlichem Wissen in den Entscheidungsprozess
  • Entwicklung interaktiver Dashboards zur Verbesserung der Geschäfts- und Vertriebsprozesse auf der Grundlage der Modellergebnisse

05/2018 - 05/2019
Datengetriebene Optimierung von Produktionsprozessen zur Senkung des Energieverbrauchs

  • Erfassung und Vorverarbeitung von Energie- und Produktionsdaten in zentraler Datenbank
  • Statistische Analyse und Modellierung von Zeitreihen der Prozess- und Energiedaten
  • Identifizierung von Verbesserungspotenzialen im Fertigungssystem zur Reduzierung des Gesamtenergieverbrauchs
  • Bewertung verschiedener Szenarien und Abschätzung von Einsparpotenzialen
  • Entwicklung von Benutzeroberfläche und Dashboard zur Visualisierung von Verbesserungspotenzialen
  • Aufbereitung und Kommunikation der Ergebnisse ans Management

Reisebereitschaft

Verfügbar in den Ländern Deutschland, Österreich und Schweiz

Sonstige Angaben

As a professional with an outstanding research track record and over five years of experience in the automotive and manufacturing industry as a data scientist, I combine the latest research results in data science and machine learning, sustainable engineering, and project management with holistic thinking. I aim to use my interdisciplinary expertise with a high level of reliability and excellence to create innovative solutions.
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