Profilbild von Anonymes Profil, Data Scientist, Data Engineer (verfügbar ab Januar 2023)
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Letztes Update: 21.09.2023

Data Scientist, Data Engineer (verfügbar ab Januar 2023)

Firma: Möhl Data Services
Abschluss: PhD Biophysics
Stunden-/Tagessatz: anzeigen
Sprachkenntnisse: deutsch (Muttersprache) | englisch (verhandlungssicher)

Dateianlagen

cv-moehl-de-sept-2023_210923.pdf
cv-moehl-en-sept-2023_210923.pdf

Skills


Ich verfüge über mehr als 10 Jahre Praxiserfahrung als Data Scientist, KI Experte, Bildanalyse-Spezialist und Python Entwickler. Ich setze KI Methoden pragmatisch ein und kann deren Nutzen kritisch einordnen.

Als langjähriger Leiter einer Datenanalyse Service Abteilung im wissenschaftlichen Umfeld habe ich Erfahrung in Projektleitung und Personalrekrutierung gesammelt und die Entwicklung neuer Technologien aktiv mitgestaltet.

Als Data Scientist  im Bereich Großhandel und Vertrieb kenne ich die Anforderungen von mittelständischen Unternehmen und kann maßgeschneiderte Lösungen im Bereich KI und Data Engineering mit Augenmaß für den  jeweiligen Budgetrahmen entwickeln.
Unter anderem habe ich an folgenden Anwendungsfällen gearbeitet: 
  • Vorhersage von Verkaufszahlen (Groß- und Einzelhandel)
  • Verarbeitung und Analyse von Sensordaten (Biotechnologie)
  • Automatisierte Objekterkennung in medizinischen Bilddaten (Biomedizinische Forschung)
  • Data Science Consulting und und Data Engineering für die Entwicklung neuer Theapien (Wirkstoffforschung, Pharma)

Folgende Leistungen biete ich an
  • Algorithmenentwicklung: KI, Machine Learning, Data Engineering, ETL Prozesse
  • Datenanalyse Service
  • Beratung: Methodische und technische Fragestellungen, sowie Unterstützung bei Personalsuche
  • Full Stack Projektunterstützung: Planung, Proof of Concept, Implementierung für Produktivbetrieb

Meine Arbeitsprinzipien
  • So einfach wie möglich, so kompliziert wie nötig: Ihre datengetriebenen Vorhersagemodelle werden auf Datenlage und Business-Problem perfekt zugeschnitten sein.
  • Robuste Data Science Lösungen benötigen ein solides Fundament: Design und Optimierung von Vorhersagemodellen erfolgen mit wissenschaftlich fundierten Methoden.
  • Qualität durch hohe Engineering Standards: Von mir bereitgestellte Software ist detailliert dokumentiert, und flächendeckende Unit-Tests gewährleisten robuste Funktionalität. 

Projekthistorie

03/2023 - 07/2023
Senior Python Entwickler
DekaBank (Banken und Finanzdienstleistungen, 1000-5000 Mitarbeiter)

Software Entwicklung Backend und Frontend im Bereich Portfolio Management.

Tools:
Python, Pandas, Plotly Dash, Gitlab CI, Pytest, Javascript, Flask, SQL, MS SQL Server

09/2022 - 12/2022
Python Entwickler / Data Engineer
(Banken und Finanzdienstleistungen, 1000-5000 Mitarbeiter)

Entwicklung einer Speicherlösung für Simulationsergebnisse.

​​​​​​Entwicklung von interaktiven Dashboards zum Druchsuchen und Plotten der Simulatiionsergebnisse.

Tools: Python , Pandas, MLFlow, Dash, MSSQL Server, Pytest, GitLab, XlsxWriter

02/2021 - 06/2022
Data Scientist, Data Engineer, Python Entwickler
IPS Press Services (Medien und Verlage, 50-250 Mitarbeiter)

Konzeption und Implementierung eines KI gestützten Vorhersagemodells für Verkäufe von Printmedien im Zeitschriftenvertrieb, Prototyping, Implementierung und Deployment des Produktivsystems


Meine Aufgaben:

  • Konzeption eines Deep Learning Modells zur Vorhersage von Verkaufszahlen

  • Entwicklung eines Datenmodells und ETL Prozessen zur Verarbeitung von Rohdaten

  • Implementierung des automatisierten Vorhersage Services auf Grundlage eines KI Modells 


Werkzeuge: Tensorflow, Postgres, MS SQL Server, Python, Sqlalchemy, Docker, docker-compose, git


03/2020 - 12/2020
Projekteitung, Data Engineer
DZNE (Deutsches Zentrum für Neurodegenerative Erkrankungen) (Pharma und Medizintechnik, 1000-5000 Mitarbeiter)

Konzeption und Implementierung einer Postgres Datenbank zum Datenmanagement einer Automationsanlage

Eine Automationsanlage produziert Sensordaten verschiedener Art, die zusammen mit diversen Metadaten in mathematische Vorhersagemodelle eingespeist werden. Messdaten und Metadaten sollen zentral in einer SQL Datenbank gespeichert werden.

Das Projekt erfordert engen Austausch mit Mitarbeitern die die Automationsanlage betreiben und die Daten auswerten.

 

Meine Aufgaben: 

 
  • Projektleitung

  • Entwicklung des Datenmodells in zahlreichen Workshops.

  • Erarbeitung der Import Spezifikationen in enger Zusammenarbeit mit den künftigen Nutzern.

  • Implementierung des Modells in Python/Sqlalchemy

  • Aufsetzen einer Postgres Testdatenbank mit docker-compose und Gitlab-CI

  • Implementierung von Importer Tools in Python.

 

Werkzeuge: Postgres, Python, Sqlalchemy, Docker, docker-compose, Gitlab-CI


08/2019 - 12/2019
Python Entwickler
DZNE (Deutsches Zentrum für Neurodegenerative Erkrankungen) (Pharma und Medizintechnik, 1000-5000 Mitarbeiter)

Entwicklung einer parallelisierten Bildanalyse-Pipeline zur Verarbeitung massiver Bilddaten eines automatisierten Mikroskops  

Eine Automationsanlage innerhalb eines pharmazeutischen Labors produziert täglich Bilddaten im Terabyte Bereich. Auf Gundlage der CellProfiler software wurde eine Objekterkennung und Feature Berechnung implementiert, um strukturierte Daten aus den rohen Bilddaten zu gewinnen. Zum robusten Deployment auf einem in-house betriebenen CPU cluster wurde die Anwendung mit Docker containerisiert und mit SLURM orchestriert.

Meine Aufgaben:

  • Definition der Spezifikationen in Zusammenarbeit mit den Domänen Experten

  • Planung und Anschaffung erforderlicher Hardware

  • Konzeption und Implementierung

    Werkzeuge: Python, CellProfiler, Docker, SLURM


Zertifikate

Azure Data Scientist Associate (DP-100)
2022
Azure Fundamentals (AZ-900)
2022
Azure Data Fundamentals (DP-900)
2022
Azure AI Fundamentals (AI-900)
2022

Reisebereitschaft

Verfügbar in den Ländern Deutschland
Ab sofort kurzfristig verfügbar
Vollzeit
Remote bzw Raum Köln/Bonn
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