Armin Fanzott-Leiter KI & Data Science
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Erfahrungen
Leiter KI & Data Science
Ascent DACH
- Leitender Architekt für KI- und ML-Projekte, einschließlich GenAI, LLM-basierter Apps und Prognoselösungen
- Kunden bei der Lösungsdefinition, beim Architekturdesign und bei PoCs in verschiedenen Branchen (Pharma, Versicherung, Logistik, FMCG) betreut
- Produktionsreife ML-Pipelines mit Azure ML, MLflow und MLOps-Best-Practices bereitgestellt
- Verantwortlich für Aufwandsschätzung, Umsetzung und Personalplanung von 5–10 Projekten gleichzeitig
- Als Hiring Manager für das Data-Science- und KI-Team zuständig und für das Technologieangebot sowie die Roadmap im Bereich KI & Data Science verantwortlich
- KI/Data-Science-Serviceangebot von Grund auf erstellt und auf einen hohen sechsstelligen Jahresumsatz mit über 30 erfolgreichen Projekten und mehr als 20 Kunden skaliert
- Regelmäßiger Redner auf KI- und Data-Science-Konferenzen sowie an akademischen Einrichtungen
Data-Science- und Engineering-Berater
Selbstständig
- Entwicklung von REST/SOAP-basierten Datenpipelines zur Integration von On-Premise-Systemen mit SAP HANA Cloud mittels KNIME
- Entwicklung und Bereitstellung von ML-Modellen (Python) zur Rechnungsklassifizierung und Dokumentenverarbeitung bei einem B2B-SaaS-FinTech
Projektleiter – Kundenanalyse
KELAG
- Leitung der Erstellung einer zentralen Kundendatenplattform zur Integration von SAP IS-U, BW und Oracle in MS SQL (SSIS)
- Einsatz prädiktiver Modelle (XGBoost, SVM, logistische Regression) für Kundensegmentierung und Kampagnenoptimierung
- Projekt termingerecht, im Budget und in hoher Qualität abgeschlossen (mittlerer sechsstelliger Betrag)
Data-Science-Trainee
KELAG Energie
- Entwicklung von R-Shiny-Dashboards und Churn-Modellen für Energieversorger in Deutschland (Innogy, LEW)
- Erstellung von Zeitreihenmodellen (HMM, ARIMA, GARCH) zur Risikovorhersage im Wasserkraftbereich
Werkstudent Data Science – Product Engineering
Intel
- Durchführung fortgeschrittener Analysen von Halbleiter-Testdaten mit R, SQL und Tibco Spotfire v2 SDK
Data-Science-Praktikant – Qualitätskontrolle
Infineon
- Entwickelte statistische Qualitätskontrollmethoden, um die Halbleitertests um bis zu 50% zu reduzieren
- Veröffentlichte wissenschaftliche Arbeit: [link]
Branchenerfahrung
Sieh, in welchen Branchen dieser Freelancer den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat.
Erfahren in Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen, Energie, Bank- und Finanzwesen und Fertigung.
Erfahrung nach Fachbereich
Zeigt, in welchen Abteilungen und Funktionen dieser Freelancer am meisten mitgewirkt hat.
Erfahren in Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Business Intelligence, Forschung und Entwicklung (F&E) und Produktentwicklung.
Zusammenfassung
Nachweisliche Erfolge beim Aufbau und in der Leitung leistungsstarker KI-Teams, in der Gestaltung datengetriebener Lösungen für verschiedene Branchen und bei der Erzielung echten Geschäftserfolgs.
Fähigkeiten
- Sprachen: Python, R, Sql
- Cloud & Infrastruktur: Azure (Adf, Synapse, Ml), Terraform, Docker, Git
- Ml & Genai: Mlflow, Huggingface, Openai, Langchain, Xgboost, Scikit-Learn
- Mlops: Azure Ml Pipelines, Model Monitoring, Feature Store, Azure Ml V2
- Datenintegration: Ssis, Rest/Soap-Apis, Sap Hana Cloud
- Visualisierung: R Shiny, Tibco Spotfire, Powerbi
Sprachen
Ausbildung
Alpen-Adria University Klagenfurt
Dipl.-Ing., Schwerpunkt Angewandte Statistik, Abschlussarbeit: "Fortgeschrittene Methoden des statistischen maschinellen · Technische Mathematik · Klagenfurt am Wörthersee, Österreich · Note: 1,4
Alpen-Adria University Klagenfurt
B.Sc., Schwerpunkt Angewandte Statistik · Technische Mathematik · Klagenfurt am Wörthersee, Österreich · Note: 1,9
Bundesgymnasium St. Veit/Glan
Matura (Abitur) mit Auszeichnung · Sankt Veit an der Glan, Österreich
Statistiken
Erfahrung
Globale Erfahrung
Fachkenntnisse
Qualifikationen
Profil
Häufig gestellte Fragen
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Durchschnittlicher Tagessatz für ähnliche Positionen
Die Tagessätze basieren auf aktuellen Projekten und enthalten keine FRATCH-Marge.
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