Arthur J.-Leitender KI-Architekt & Gründer | Modus Data GmbH
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Erfahrungen
Leitender KI-Berater & Gründer
Modus Data GmbH
Unabhängige Schweizer Beratung für Data Science und angewandte KI: Strategie, Architektur und praktische Umsetzung maßgeschneiderter KI-, LLM- und MLOps-Projekte. Verfügbar für Beratung auf Teilzeitbasis, Architekturprüfungen und die Umsetzung von Projekten von Anfang bis Ende.
Senior KI-Ingenieur
Mercedes-Benz CAC Maastricht NV
- LLM-Hosting & Migration: Open-Weight-LLM-Endpunkte in Docker auf Azure Container Apps gehostet; anschließend die Migration von nativem Azure zu Databricks mit einem selbst gehosteten LLM-Endpunkt geleitet und die Infrastrukturkosten um 50% gesenkt.
- Automatisierung von KI-Workflows: Produktionsreife NLP-Pipelines für die Analyse der Kundenstimmung, die Zusammenfassung von Anwendungsfällen und die Klassifizierung von E-Mails konzipiert.
- Leistungsoptimierung: Apache-Spark- und Databricks-Pipelines und -Abfragen optimiert und die Effizienz der Pipeline-Ausführung um 33% gesteigert.
Senior Data-Science-Berater
Daiichi Sankyo Europe GmbH
- Foundation Model: Ein grundlegendes Modell mit über 100TB medizinischer Bilddaten mithilfe von Deep Learning und Computer Vision (ResNet, ConvNeXt, ViT) trainiert; das Training erfolgte auf GCP Vertex AI.
- Real-World Evidence (RWE): Datenanalysen und Überlebensmodelle (Scikit-Survival) zur Erstellung von Real-World Evidence für Krebstherapien.
- LLM-QA & automatisierte Compliance: Fehler in klinischen Studienberichten mit offenen und geschlossenen LLMs erkannt (Qwen, Transformers, LangChain, LangWatch).
Data Scientist / Generative-AI-Ingenieur
ZorgDomein
Ein RAG-basiertes NLP-/Generative-AI-Empfehlungssystem mit semantischer Suche über große Mengen medizinischer Texte entwickelt, das Hausärzten hilft, spezialisierte Gesundheitsdienste zu finden.
Tech-Stack: Azure Machine Learning, Azure Synapse Analytics, Azure Databricks, OpenAI API, LangChain.
Senior Data Scientist / Analyst
Bunge
- Fuzzy Matching: SAP- und Salesforce-Datensätze sowie externe Datensätze mithilfe der Jaro-Winkler-Ähnlichkeitsbewertung abgeglichen.
- Modelle und Datenpipelines für Marketing und Vertrieb von Lebensmitteln entwickelt und gepflegt.
Senior-Datenwissenschaftler
Roche
Entwickelte NLP-Algorithmen zur Erfassung ungeplanter Ereignisse und stimmte LLMs für die Extraktion von Themen aus umfangreichen pharmazeutischen Texten fein ab. Dadurch sank die Zeit, die Fachexperten für die Problemlösung in der Arzneimittelproduktion aufwendeten, um über 70 %.
Tech-Stack: AWS (SageMaker, Athena, Redshift), Python, SQL.
Senior-Datenwissenschaftler
T-Mobile Nederland
- Entwickelte ML-Modelle zur Betrugserkennung (XGBoost, Random Forest, PySpark): Das B2C-Modell erkannte innerhalb von 12 Monaten 2,000 Betrugsfälle und sparte €1M+ ein; für das B2B-Modell werden Einsparungen von €3M+/year erwartet.
- Entwickelte ETL- und Datenvalidierungs-Pipelines mit Hive SQL, Hadoop, PySpark und Great Expectations.
Senior-Datenwissenschaftler
PwC Deutschland
Entwickelte datenschutzfreundliche NLP- und GAN-Modelle für synthetische Daten zur Verarbeitung von Finanzdokumenten im SaaS-Produkt DataMesh von PwC. Implementierte NER mit BERT, Spark NLP und GPT-Modellen.
Senior-Datenwissenschaftler
Maastricht University
Leitete quantitative Datenanalysen, fortgeschrittene prädiktive Modellierung und Forschungsarbeiten zu maschinellem Lernen in der medizinischen Bildgebung.
Branchenerfahrung
Sieh, in welchen Branchen dieser Freelancer den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat.
Erfahren in Gesundheitswesen, Bildung, Pharmazeutika, Telekommunikation, Informationstechnologie (IT) und Professionelle Dienstleistungen.
Erfahrung nach Fachbereich
Zeigt, in welchen Abteilungen und Funktionen dieser Freelancer am meisten mitgewirkt hat.
Erfahren in Business Intelligence, Forschung und Entwicklung (F&E), Informationstechnologie (IT) und Produktentwicklung.
Zusammenfassung
KI-Architekt und Data Scientist auf PhD-Niveau mit über 10 Jahren Erfahrung von Anfang bis Ende bei der Einführung wichtiger Machine-Learning-Lösungen, Databricks-Pipelines und Architekturen für Large Language Models (LLMs) in stark regulierten Branchen, darunter Life Sciences (Pharma/Biotech), Finanztechnologie und Corporate Governance. Über Modus Data GmbH biete ich Schweizer und europäischen Unternehmenskunden Beratung auf Senior-Level, Architekturprüfungen und praktische technische Umsetzung – auf Teilzeit- oder ergebnisorientierter Freelance-Basis. Nachweisliche Erfolge bei der Steigerung des Umsatzes um mehr als €500k sowie bei der Entwicklung von Betrugs- und Compliance-Modellen, die direkte operative Einsparungen von mehr als €1M erzielt haben.
Fähigkeiten
- Ki & Machine Learning: Llms (EinschließLich Selbst Gehosteter Open-Weight-Modelle), Rag, Semantische Suche, Fuzzy Matching / Entity Resolution (Jaro-Winkler), Pytorch, Transformers, Vision Transformers (Vit), Computer Vision (Resnet, Convnext), Scikit-Survival, Survival Modeling
- Data Engineering & Cloud: Databricks, Apache Spark / Pyspark, Delta Lake, Databricks Sql, Azure (Aml, Synapse, Container Apps), Aws (S3, Ec2, Athena, Redshift, Sagemaker), Gcp (Vertex Ai, Cloud Run), Docker, Sql
- Mlops & Engineering: Fastapi, Streamlit, Langchain, Mlflow, Ci/Cd, Git, Great Expectations (Datentests), Pydantic, Terraform (Iac)
Sprachen
Ausbildung
Ruhr-Universität Bochum
PhD · Neurowissenschaften · Bochum, Deutschland
The University of Manchester
MSc · Computational Neuroscience · Manchester, Vereinigtes Königreich
Universiteit Utrecht
BSc · Informatik · Utrecht, Niederlande
Zertifikate & Bescheinigungen
Azure Data Fundamentals (DP-900)
Microsoft
Distributed Computing with Spark SQL
Databricks
MLOps Fundamentals & GANs Specialization
DeepLearning.AI
Statistiken
Erfahrung
Globale Erfahrung
Fachkenntnisse
Qualifikationen
Häufig gestellte Fragen
Du hast Fragen? Hier findest du mehr.
Arthur ist in Therwil, Schweiz ansässig.
Arthur spricht folgende Sprachen: Niederländisch (Muttersprache), Englisch (Verhandlungssicher), Deutsch (Fortgeschritten).
Arthur hat mindestens 12 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Arthur in mindestens 6 verschiedenen Rollen und für 9 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 1 Jahr und 3 Monate. Beachten Sie, dass Arthur möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.
Basierend auf der jüngsten Erfahrung wäre Arthur gut geeignet für Rollen wie: Leitender KI-Berater & Gründer, Senior KI-Ingenieur, Senior Data-Science-Berater.
Die neueste Position von Arthur ist Leitender KI-Berater & Gründer bei Modus Data GmbH.
In den letzten Jahren hat Arthur für Modus Data GmbH, Mercedes-Benz CAC Maastricht NV, Daiichi Sankyo Europe GmbH, ZorgDomein und Bunge gearbeitet.
Arthur hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Gesundheitswesen, Bildung und Pharmazeutika. Arthur hat auch etwas Erfahrung in Telekommunikation, Informationstechnologie (IT) und Bank- und Finanzwesen.
Arthur hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Business Intelligence, Forschung und Entwicklung (F&E) und Informationstechnologie (IT). Arthur hat auch etwas Erfahrung in Produktentwicklung.
Arthur hat kürzlich in Industrien wie Pharmazeutika, Gesundheitswesen und Telekommunikation gearbeitet.
Arthur hat kürzlich in Bereichen wie Informationstechnologie (IT), Business Intelligence und Produktentwicklung gearbeitet.
Arthur hat einen Doktor in Neurowissenschaften von Ruhr-Universität Bochum, einen Master in Computational Neuroscience von The University of Manchester und einen Bachelor in Informatik von Universiteit Utrecht.
Arthur hat 3 Zertifikate. U.a: Azure Data Fundamentals (DP-900), Distributed Computing with Spark SQL und MLOps Fundamentals & GANs Specialization.
Arthur wird ab November 2026 in Teilzeit verfügbar sein.
Tagessatzverteilung
Die angegebenen Tagessätze entsprechen der typischen Marktspanne für Freelancer in dieser Position, basierend auf aktuellen Projekten auf unserer Plattform.
Durchschnittlicher Tagessatz für ähnliche Positionen
Die Tagessätze basieren auf aktuellen Projekten und enthalten keine FRATCH-Marge.
Der durchschnittliche Tagessatz ist der Mittelwert aller Tagessätze aus aktuellen Verträgen vergleichbarer Freelancer auf unserer Plattform.
Der Median-Tagessatz ist der mittlere Wert aller Tagessätze – die Hälfte der vergleichbaren Freelancer verlangt weniger, die andere Hälfte mehr. Anders als der Durchschnitt wird er von Ausreißern kaum beeinflusst.
Berechnet auf Basis der Tagessätze unserer Freelancer, Stand 11 Nov 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
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